5. 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

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.

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.

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

\

Согласно данным табл.

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.

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); lt;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.

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 уgt; 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