Комаров С.В. Маркетинговые исследования. Учебно-методическое пособие - файл n1.doc

приобрести
Комаров С.В. Маркетинговые исследования. Учебно-методическое пособие
скачать (1849 kb.)
Доступные файлы (1):
n1.doc1849kb.08.07.2012 22:48скачать

n1.doc

1   2   3   4   5   6   7   8   9   10

Методы анализа трендов. На основе динамических рядов каждой характеристики строятся тренды, отражающие тенденции изменения этих характеристик. Обычно применяют следующие методы построения трендов:

а) Метод технического сглаживания. Суть метода заключается в том, что по нанесенным на график фактическим данным проводится линия “на глаз” соединяющая все колебания. Такой метод широко используется в анализе биржевой конъюнктуры, поскольку дает моментальные выводы о тенденции развития рынка.

б) Метод механического сглаживания. Этот метод обычно применяется для анализа сезонных колебаний.

в) Метод аналитического, или статистического выравнивания. Суть этого метода заключается в том, что для выражения закономерности изменения какой-либо рыночной характеристики на основе эмпирических данных подбирается соответствующая аналитическая функция. При чем так, что эта аналитическая функция отражает не только вектор и скорость изменения параметра, но и темп изменения.

К числу наиболее употребительных трендовых моделей относятся следующие:

1) Линейная (прямая) функция, выражающая равномерное развитие исследуемой характеристики. Уравнение линейного тренда:

y = a + bt .
График линейного тренда представлен на рис. 11.1.


Единицы измерения

max



min


































1 2 3 4 5 6 7

Периоды или даты


Рис. 11.1. График линейной функции тренда.


2) Парабола n-го порядка, выражающая ускорение (рис. 11.2). Уравнение ускорения:

y = a +b1t +b2t2+… +bn


Единицы измерения

max



min


































1 2 3 4 5 6 7

Периоды или даты


Рис. 11.2. Параболическая кривая тренда.


  1. Экспоненциальная кривая. Отражает рост с ускорением (рис. 11.3). Уравнение экспоненты:

lg y = lg a +bt


Единицы измерения

max



min


































1 2 3 4 5 6 7

Периоды или даты


Рис. 11.3. Экспоненциальная кривая.


  1. Степенная и показательная функции. Отражает равномерный или ускоренный рост исследуемой характеристики (рис. 11.4). Уравнения показательной или степенной функции соответственно имеют вид:

lg y = lg a + b lg t,

lg y = lg a + t lg b.


Единицы измерения

max



min


































1 2 3 4 5 6 7

Периоды или даты


Рис. 11.4. Степенная или показательная кривая тренда.
5) Логарифмическая (полулогарифмическая) кривая, отражающая замедление или затухание развития (рис. 11.5). Уравнение логарифмической кривой:

y = a + lg t,


Единицы измерения

max



min


































1 2 3 4 5 6 7

Периоды или даты


Рис. 11.5. Логарифмическая (полулогарифмическая) кривая.


  1. Г
    ипербола.
    Отражает тенденцию к сокращению параметров рынка (спад) (рис. 11.6). Уравнение гиперболы:



Единицы измерения

max



min


































1 2 3 4 5 6 7

Периоды или даты


Рис. 11.6. Гиперболическая кривая тренда.
Для расчета трендовых моделей используются стандартные компьютерные статистические программы Можно производить расчет и “в ручную”, однако это очень трудоемко.
Пример:

Данные об изменениях цены на товар Х приведены в табл. 111.4:
Таблица 11.4

Таблица изменения цены на товар


Месяцы, t

Цена товара Х, Yi

Произведе-ние е, Yt

Темпы роста базисные, %

Темпы роста цепные, %

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

?

20

8

30

12

40

22

48

31

58

50

70

61

450

20

16

90

48

200

132

336

248

522

500

770

732

3614

100

40

150

60

200

110

240

155

290

250

350

305

?

-

40

375

40

333

55

218

65

187

86

140

87

?


Н
есмотря на значительные колебания цены, в среднем за период она
выросла всего в 3 раза. Рассчитаем средний темп роста цены:
где Тср – средний за все периоды (среднегодовой) темп роста;

Тn – темп роста за весь период;

n – количество число периодов, не считая базового.


Тn может исчисляться по формуле:

где Yn и Y0 – соответственно уровни динамического ряда за последний и начальный (базисный) периоды.
Тогда темп роста за весь период составил 10,6 %.

Средний абсолютный прирост цены за весь период составил:




frame40

Б. Исследование устойчивости\колеблемости рынка. Кроме исследования тенденций развития основных рамочных параметров, исследуется стихийность рынка. Т.е. изучается колебание этих рыночных параметров.

Рыночные колебания имеют два вектора: динамический (колебания во времени) и пространственный (колебания по предприятиям, по территориям). При изучении динамических колебаний рынка рассматриваются отклонения от основной тенденции развития (от тренда), при изучении колебаний в пространстве, рассматриваются отклонения от некоего среднего состояния рынка.
frame41
1) Анализ устойчивости рынка во времени.

Устойчивость (колеблимость) 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 показателем – коэффициентом аппроксимации. В данном случае исчисляется среднеквадратичное отклонение эмпирических уровней от тренда:





где ?yi-yt среднеквадратичное отклонение эмпирических уровней динамического ряда от тренда;

yii-й уровень динамического ряда;

yt – сглаженный i–й уровень динамического ряда (тренд);

n – число i–х уровней динамического ряда.
П
оскольку среднеквадратичное отклонение является числовой величиной, то обычно коэффициент аппроксимации выражают в процентах к среднему уровню:
Этот показатель, варьирующийся в диапазоне от 100% до 0, отражает степень устойчивости развития рынка. Коэффициент аппроксимации меньше 10% говорит об устойчивом развитии рынка, больше 10% – об очень существенных отклонениях рыночных параметров от равновесных показателей рынка.
Пример:

Для расчета устойчивости роста цены используем данные последнего примера о динамике продажи товара.


Месяцы, t

Цена руб.\кг., Yi

Выравненное значение, Yt

Кавдрат отклонений (Yi-Yt)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Sum

20

8

30

12

40

22

48

31

58

50

70

61

450

11

16

21

25

30

35

40

45

50

54

59

64

450

81

64

81

169

100

169

64

196

64

16

121

9

1134


П
одсчитаем среднее значение цены за п
ериод:



Рассчитаем среднеквадратичное отклонение:





? = 9,721;



Тогда коэффициент аппроксимации составит:






Коэффициент аппроксимации составил почти 26%. Это говорит о том, что рынок развивается очень неустойчиво, цены на рынке колеблются в значительной степени.
2) Анализ устойчивости рынка в пространстве. Обычно для анализа устойчивости рынка используется отклонения рыночных параметров в экономическом или географическом пространстве (например, цен в различных магазинах разных районов города) от некоторых средних их значений. Формализованные оценки колеблемости показателей рынка в статике осуществляются с помощью следующей формулы:

г
де V – коэффициент вариации (стандартизированный в процентах к среднему уровню по территории или по предприятиям;

? – среднеквадратичное отклонение, исчисляемое по формуле:




где n – число i–х единиц (предприятий, регионов);

Fi – «вес», характеризующий размер i–ой единицы (товарооборот, численность населения и т.п.);

yi – параметр рынка i-го предприятия (или региона);

y – среднее значение параметра (средний уровень), исчисляемое по формуле средней арифметической взвешенной:





В тех случаях, когда это невозможно осуществить, или когда структура регионов более или менее однородна, можно использовать невзвешенные средние.
Пример:

Пусть мы имеем данные о ценах и товарообороте за 1 месяц по 10 магазинам.


п\п

Цена товара Х, руб.\ед. – Y

Продано, тыс.ед., F

Произведение,

YF

(Yi –Y)

А

1

2

3

4

1

2

3

4

5

6

7

8

9

?

8

16

10

7

16

6

4

16

8

-

250

520

480

200

500

180

50

600

250

3000

2000

5120

4810

1400

8000

1080

200

9000

1760

33370

3802,5

13784,2

1732,8

4802,0

1805,0

6265,8

3120,5

5766,0

3346,2

44425,0


Рассчитаем предварительно среднее значение цены по всем магазинам как отношение итога гр.3 на итог гр.2.:




Затем исчисляется дисперсия (отношение итога гр.4 к итогу гр.2), а из нее – среднеквадратичное отклонение:




? = (+/ -) 3,983 (руб.\ед.).

Коэффициент вариации:





что означает, что имеет место высокая колеблемость цен по предприятиям, действующим на рынке.


11.1.5. Оценка цикличности и сезонности рынка.

Для динамического развития рынка характерно явление цикличности, т.е. повторяемости тенденций и интенсивности развития. Строго говоря, к конъюнктурному анализу относится только анализ сезонности, тогда как цикличность рынка относится к стратегическому анализу.
frame42
Такие сезонные изменения спроса и предложения порождает ряд специфических в каждом случае организационно-технологических и экономических проблем: образования сезонных товарных запасов, неравномерность загрузки оборудования и работников, простой транспорта и т.п.

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

  1. Исключение действия случайных факторов. Для этого первым делом необходимо (по возможности исключить) случайные колебания. Используют показатели за несколько лет, а затем высчитывают среднее значение интересующего параметра:




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





где y – средний уровень, исчисленный за n периодов (месяцев, кварталов) всех включенных в расчет лет;

yiуровень i–го периода;

n число i–их периодов.
Пример:


Месяц

1-й год

2-й год

3-й год

Сумма

за три года

Средне-месячная

Индекс

сезонности, %

1

2

3

4

5

6

?

136

126

75

48

101

127

142

143

98

57

96

111

129

125

93

52

97

105

407

394

266

157

294

343

1861

136

131

89

52

98

114

-

132

127

86

50

95

111

-




y =

? за 3-года

=

1861

= 103

кол-во периодов за 3-года

18


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


  1. Определение сезонной линии тренда. Поскольку индексы сезонности не полностью исключают влияние случайных и второстепенных факторов, то для определения закономерности колебаний необходимо вывести сезонную линию тренда. Методом сглаживания эмпирических данных служит механическое выравнивание динамического ряда, т.н. метод скользящей средней.

Его суть заключается в расчете средней величины из трех(пяти и более) уровней ряда, образованных последовательным исключением начального члена ряда и замещения его следующим по порядку:


YI =

Y1 + Y2 + Y3

YII =

Y2 + Y3 + Y4

YIII =

Y3 + Y4 + Y5

3

3

3


и т.д.



где YI, YII …. – уровни динамического ряда, сглаженные по трехмесячной скользящей средней;

Y1, Y2 ….. – эмпирические уровни динамического ряда (месячные).
Пример:


Месяц

Продажа, Yi

Sum Yi за три месяца

Скользящая средняя

1

120





2

143

419

139,8

3

156

397

132,3

4

98

355

118,3

5

101

266

88,7

6

67

271

90,3

7

103

285

95,0

8

115

361

120,3

9

143

394

131,3

10

136

392

130,7

11

113

347

115,7

12

98







Расчет скользящей средней в определенной мере сглаживает острые пики и провалы сезонных колебаний.

  1. 1   2   3   4   5   6   7   8   9   10


    Методы анализа трендов
Учебный материал
© nashaucheba.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации