Классификация эконометрических методов в зависимости от целей их использования
Классификация эконометрических методов в зависимости от целей ИХ использования в международном маркетинге приведена в табл 12 1 Табл и на 12 1 Классификация эконометрических методов
г Цели использования Виды методов оптимизация прогноз, планирование контроль Статистические методы (многофакторный анализ) X X Методы оперативных исследований* метолы теории вероятности X методы количественного планирования X X сетевые методы X X методы теории конкуренции (игр) X Имитация X X X Статистические методы Статистические методы позволяют специалистам в области маркетинга количественно определять экономические и рыночные явления и осуществлять поиск причин их возникновения и развития с помощью различного рода математических расчетов, вероятностного распределения, построения предположений и математических проверок. К статистическим методам относятся широко распространенные в международных маркетинговых исследованиях и составлении маркетинговых программ методы построения временньтх рядов (трендов), регрессионный анализ, многофакторный анализ и др. Регрессионный анализ часто используется фирмами при прогнозе продаж дня оценки зависимости между объемами продаж и другими экономическими и рыночными переменными, например зависимости их от изменения уровня доходов, принем в количественном выражении и с аоправками на опережение или отставание во времени. Определение зависимости объема продаж от других переменных позволяет
5 Классификация экономстричсских методов
315
прогнозировать объемы будущего сбыта. При этом фирмы также активно прибегают к услугам экспертов. В последнее время многофакторный анализ получает все большее признание у маркетологов в международной сфере как метод, позволяющий определить структуру явлений, скрывающуюся за экономическими данными и показателями на основе статистического анализа взаимоувязанных множественных факторов путем их упрощения и сжатия Так, современная фирма, анализируя сбытовую деятельность своих зарубежных филиалов, обычно применяет многофакторный анализ. В качестве иллюстрации предлагаем рассмотреть следующую ситуацию (табл. 12 2). Таблица 122 Анализ международного сбыта
'$ 1111 Число жителей, тыс чел. Затраты на рекламу, тыс доляв месяц Числотоварных групп 1 [31 149 2,3 99 2 197 188 2,4 178 3 222 282 2,6 ПО 4 170 183 2,9 95 5 [68 221 2.4 52 б 155 128 4,3 104 7 205 153 4,8 190 8 269 197 6,6 288 9 206 125 6,0 169 10 126 77 3,6 156 И 261 210 5,4 283 12 248 258 5,2 170 13 250 254 18 228 14 167 114 з,о 145 15 166 174 3,2 151 Средний показатель 195,4 180,9 3,90 163,2 \
Согласно данным табл. 12.2, отношение объемов продаж с каждым отдельным условием: численностью населения города, где расположен фи пиал его рекламными затратами и набором продаваемых товарных групп может быть выражено через коррелятивные показатели как соответственно- 0,632, 0,760, 0,632, и условие с наивысшим показателем свидетельствует о наибольшем влиянии данного фактора на объемы сбыта. То есть в данном случае особенно большое влияние на объемы сбыта оказывают расходы на рекламу. При этом учитывается тот факт, что не одни расходы на рекламу, а и все остальные факторы оказывают влияние на динамику продаж данной фирмы. Многочисленные способы многофакторных расчетов были разработаны в сфере наук, объектом изучения которых служат действия и поступки людей, например в психологии, социологии и др. Маркетинг, поскольку он имеет дело с изучением требований и мотиваций потребителей, рекламой, изучением общественного мнения и т.д., также активно применяет методы многофакторного анализа. Например, они используются при пропюзе спроса, анализе его структуры и продаж, планировании и разработке нового товара, анализе данных лабораторных испытаний, оценке научных разработок и т.д. Описательные и прогностические модели (модели прогноза) также относятся к методам многофакторного анализа. Первые из них служат целям упрощения анализа явлений, главным образом за счет определения характера отношений между различными данными и показателями, а вторые призваны прогнозировать будущее развитие явлений в условиях более четких и ясных связей между отдельными экономическими величинами. Такие модели находят широкое применение в международной маркетинговой деятельности современных фирм, так как они решают задачу предвидения и прогноза изменений условий международной маркетинговой среды и мирового рынка и формирования дальнейших тактических и стратегических действий фирмы, для чего необходимо выяснение структуры явлений на основе применения описательных моделей (рис. 12.1). Сами модели многофакторного анализа имеют сотни различных видов и модификаций, так как оперируют количественными и качествен-
Прогноз неизвестных явлений
У-М + Е у=Дх) О писательные Прогнозирующие модели модели Рис, 12.1. Описательные модели и модели прогноза
5 Классификация эконометрическнх методов 317 ными показателями, что дает возможность видоизменять и адаптировать вышеуказанные типы моделей к конкретным условиям и задачам отдельных фирм и организаций. Так, модели описательного типа используют ингредиеитньгй анализ (анализ основных элементов), множительный анализ, третий тип количественной теории, кластерный анализ и др. В качестве моделей прогноза используется регрессионный анализ, дифференциальный анализ, первый и второй типы количественной теории, корреляционный анализ, структурный анализ и др. Попробуем методом двойной регрессии проанализировать факторы, влияющие на объемы продаж зарубежных филиалов в вышеприведенном примере. Данный метод является наиболее представительным методом построения прогностической модели (модели прогноза) и позволяет выражать различные варианты результатов через многочисленные причинные величины, а также анализировать структуру этих переменных. С помощью структурного анализа оказывается возможным прогнозировать варианты результатов в соответствии с меняющимися причинными условиями. Гипотеза, Изменение объемов продаж филиалов фирмы за рубежом происходит в результате одновременного действия двух переменных: числа жителей данного города и широты охвата номенклатуры продаваемых товаров. Модель: у,= Яо + ^х^ + ед^ + од-З+Я,, где у — объемы продаж каждого зарубежного филиала; х, ■ I — число жителей; х, • 2 — расходы на рекламу; х, • 3 — номенклатура товаров; а0 — постоянная (неизвестный параметр); <з,—а% — коэффициенты, показывающие степень зависимости объема продаж от каждой переменной, или ключевой регрессионный коэффициент (неизвестный параметр); £, — среди изменений объемов продаж филиалов фирмы это случайный показатель, поскольку его невозможно объяснить причиной связью. Первая цель двойного регрессионного анализа — определить неизвестные показатели, которыми можно наиболее полно объяснить изменения объемов продаж из данных наблюдения. Вторая его цель — прогнозировать дальнейшую динамику объемов продаж в соответствии с изменениями определенной при первом анализе группы причинных переменных на основе оценочных параметров. Гипотеза: где у, — оценочный прогноз объемов продаж; о, — аъ — оценочные показатели.
31Я Глава 12. Экопомстричсские методы в международном маркетинге Для подсчета оценочных показателей следует основываться на следующих критериях: Критерии: где Z— показатель расхождения (ошибки); у — показатель наблюдения; у — показатель предположения; / = 1. В этой формуле 2 примем за наименьшее число, т.е. используем метод нахождения оценочных показателей в целях сведения к минимуму различия (ошибки) между показателем наблюдения у и показателем предположения р. Такой метод получил название метода минимизации расхождений (метод минимизации ошибки или метод наименьших квадратов). Пример12.1. Подставляем в уравнение двойного регрессионного анализа значения х и у> поскольку они уже известны, и находим значения о. Тогда оценочные параметры: а — 7,62 — постоянная величина; а — 0,51 — ключевой регрессионный коэффициент числа жителей; а - 12,43 — то же расходов на рекламу; а = 0,288 — то же номенклатуры товаров. Теперь можно найти оценочный объем продаж: у = 7,62 +0.5М +12,43- 2 +0,288*3. Здесь в качестве показателя, выражающего степень соответствия фактического параметра у и оценочного }, используется коэффициент определения, который равен в данном случае 0,967. Таким образом, из решения уравнения следует, что показатель изменения объемов продаж составляет96,7%. С помощью вышеприведенного уравнения можно прогнозировать будущие объемы продаж заграничных филиалов. Например, если фирма решит открывать новый филиал, исходя из следующих условий: Число жителей х[ — 175; Расходы на рекламу х\ = 4,5; Широта товарной номенклатуры х\ = 200, то, подставляя вышеуказанные значения в вышеприведенную формулу, получим возможный прогноз: 9" = 7,62+0,51 -175+12,43-4,5 + 0,288 -200 =* 21 040 (тыс. долл. вдень). ч
Ви переглядаєте статтю (реферат): «Классификация эконометрических методов в зависимости от целей их использования» з дисципліни «Міжнародний маркетинг»
