книги / Маркетинговые исследования

3.Экспоненциальная кривая отражает рост с ускорением (рис. 1

Уравнение экспоненты:

lgy = lga +^-

4. Степенная и показательная функции отражают равномерный и ускоренный рост исследуемой характеристики (рис. 12). Уравнения пока­ зательной и степенной функции соответственно имеют вид:

\%у = lg а + Ъlg t; lgy = lg а + t lg b.

max

5. Логарифмическая (полулогарифмическая) кривая отражает за медление или затухание развития (рис. 13). Уравнение логарифмиче­ ской кривой:

у = а + lg t.

max

6. Гипербола отражает тенденцию к сокращению параметров рынк (спад) (рис. 14). Уравнение гиперболы:

,1

у = а + о - t'

max

Трендовые модели используются и для краткосрочных прогнозов, ко­ гда есть вероятность инерционного развития рынка. Тогда приме­ няют метод экстраполяции, те. исходят из того, что сложившие­ ся в прошлом тенденции можно распространить на прогнозируемый период. Для долгосрочного периода, когда рыночные условия могут существенно измениться, этот метод мало подходит

11.1.3.2. Исследование устойчивости / колеблемости рынка

Кроме исследования тенденций развития основных рамочных пара­ метров исследуется стихийность рынка, т.е. изучается колебание этих ры­ ночных параметров.

Рыночные колебания имеют два вектора: динамический (колебания во времени) и пространственный (колебания по предприятиям, по терри­ ториям). При изучении динамических колебаний рынка рассматриваются отклонения от основной тенденции развития (от тренда), при изучении ко­ лебаний в пространстве - отклонения от некоего среднего состояния рынка.

Чем меньше размах колебаний, тем устойчивее рынок и его разви­ тие, надежнее его оценки и прогнозы, нижериск маркетинговых ме­ роприятий.

Анализ устойчивости рынка во времени. Устойчивость / колебле­ мость развития рынка во времени проявляется в характере отклонений фактических данных от основной тенденции, т.е. от тренда. Это позволяет измерять устойчивость развития рынка известным аналитическим показа­ телем —коэффициентом аппроксимации. В данном случае исчисляется СКО эмпирических уровней от тренда:

T.b’i- y ,)2

п

где оу.#—СКО эмпирических уровней динамического ряда от тренда; y t- z-й уровень динамического ряда;

у, - сглаженный z-й уровень динамического ряда (тренд); п —число /-Хуровней динамического ряда.

В тех случаях, когда это невозможно осуществить, или когда струк­ тура регионов более или менее однородна, можно использовать невзвешен­

ные средние.

Приведем пример. Пусть мы имеем данные о ценах и товарообороте за 1 месяц по 10 магазинам (табл. 16).

Рассчитаем предварительно среднее значение цены (руб/ед.) по всем магазинам:

Затем исчисляется дисперсия, а из нее —СКО (руб/ед.):

о2 44425 = 14,662; 3030

а = ±3,829.

Коэффициент вариации:

у _ 3,829 -100 31,03. 12,34

Это означает, что имеет место высокая колеблемость цен по пред­ приятиям, действующим на рынке.

Для динамического развития рынка характерно явление циклично­ сти, т.е. повторяемости тенденций, и интенсивности развития. Строго го­ воря, к конъюнктурному анализу относится только анализ сезонности, то­ гда как цикличность рынка относится к стратегическому анализу.

Сезонность нарынке —внутригодовые и постоянно повторяющиеся

колебания спроса и предложения.

Такие сезонные изменения спроса и предложения порождают ряд специфических в каждом случае организационно-технологических и эко­ номических проблем: образование сезонных товарных запасов, неравно­ мерность загрузки оборудования и работников, простой транспорта и т.п.

Для выявления сезонных колебаний используют метод построения трендов изменения соответствующих показателей, прежде всего - показа­ телей продаж (объема товарооборота, входных и выходных цен и т.п.).

Исключение действия случайных факторов. Для этого первым де­ лом необходимо по возможности исключить случайные колебания. Ис­ пользуют показатели за несколько лет, а затем высчитывают среднее зна­ чение интересующего параметра:

_ Уп+ Уа+ - + Уш

Лср п

Расчет индекса сезонности. Простейшим способом выявления се­ зонных колебаний служит расчет индекса сезонности , т.е. отношения каждого уровня значения (месячного или квартального) анализируемого параметра к соответствующей средней величине, исчисленной за год или несколько лет:

2 > .

*'сеэ = ------’ *ср

где у —средний уровень, исчисленный за п периодов (месяцев, кварта­ лов) всех включенных в расчет лет;

у. —уровень /-го периода;

п- число /-х периодов.

Приведем пример. Показатели объема продаж за полгода в течение 3 лет представлены в табл. 17.

Индексы сезонности показывают фактические колебания параметров рынка, соответствующие определенным сезонам. Чем больше индекс се­ зонности по модулю, тем больше колебания спроса.

Определение сезонной линии тренда. Поскольку индексы сезонно­ сти не полностью исключают влияние случайных и второстепенных фак­ торов, то для определения закономерности колебаний необходимо вывести сезонную линию тренда. Методом сглаживания эмпирических данных служит механическое выравнивание динамического ряда, так называемый метод скользящей средней. Его суть заключается в расчете средней вели­ чины из трех-пяти и более уровней ряда, образованных последовательным исключением начального члена ряда и замещения его следующим по по­ рядку:

Y _ Y1+Y2+ Y;

_ Y3+ Y4 + Y5

м п -------- ~------ и Т . Д . ,

где Yi, Уц, ... - уровни динамического ряда, сглаженные по трехмесячной скользящей средней;

YU Y2,... - эмпирические уровни динамического ряда (месячные).