Современный, динамически меняющийся бизнес, ставит перед нами всё новые и новые задачи.
Для решения которых, не достаточно быть просто компетентным и ответственным -
Сегодня, всё чаще приходится сталкиваться с
ситуациями когда в новых условиях, для решения того или иного вопроса, используют
“старые” методы. Методы, когда-
Прогнозирование покупательского спроса
В данной статье будет описана методология прогнозирования потребительского спроса
По этапам описан сам процесс прогнозирования спроса.
Приведена таблица тесноты связи
факторов.
Этапы изучения покупательского спроса
Первый этап ̶ логический анализ
На этом этапе с помощью различных приемов в первом приближении отбираются наиболее существенные факторы из общей группы факторов, определяющих спрос на товары. Затем на основе построения аналитических группировок, ранжированных рядов выявляются общие тенденции развития спроса, а также наличие и направление связи между результативными и факторными показателями.
Второй этап ̶ математико-
Он включает расчёт средних величин, показателей вариации ̶ среднего квадратического отклонения, дисперсии, коэффициента вариации, коэффициента тесноты связи ̶ коэффициента Фехнера, коэффициента корреляции рангов Спирмена, коэффициента корреляции, корреляционного отношения, коэффициентов эластичности.
Третий этап ̶ графический анализ
На данном этапе выполняется построение графиков зависимостей, построение полигона распределения, оценка нормальности распределения по критерию χ², выбор аналитического управления связи.
“не всегда, разумеется, в процессе предварительной обработки эмпирического материала можно сформулировать некоторые определяющие выводы относительно наличия и направления связи между признаками”
Четвертый этап (завершающий) ̶ расчёт параметров регрессии и прогнозирование спроса
Тем не менее на стадии логического анализа во всех случаяхзакладываются основы для
целенаправленного проведения математико-
Расчёт коэффициентов измерения тесноты связи, коэффициентов корреляции, их сопоставление позволяют в конечном этоге окончательно решить вопрос о степени влияния каждого отдельногофакторного признака на результативный показатель.
Такой анализ также даёт возможность из целевой совокупности факторных признаков отобрать
наиболее существенные и, опираясь на них, обоснованно строить прогнозные математико-
Факторные признаки, предопределяющие собой реальный спрос на товары, могут быть как качественными, так и количественными.
Качественные признаки -
В таблице указаны, какие показатели тесноты связи следует использовать в разных случаях.
табл. Показатели тесноты связи
Формулы и способы расчёта этих коэффициентов известны из курса математической статистики.
После оценки тесноты связи следующий этап ̶ графический анализ формы связи.
Числовые значения факторного признака (x) откладывают на оси абцисс, а значение результативного признака (y) ̶ на оси ординат. Точки на графике, соответствующие каждой точке паре значений x и y, образуют поле корреляции. По характеру расположения точек можно судить о направлении, форме и силе связи.
Если с возрастанием признака-
Применение криволинейных функций предполагает наличие точки перегиба. Первая производная в ней показывает предельную отдачу (отзывчивость) фактора. Если первую производную прировнять к нулю и решить уравнение относительно x, получим экстремум функции.
“коэффициент эластичности позволяет определить средний процент изменения результативного признака в связи с изменением факторного признака на 1% при фиксированном значении других факторов”
Параметры функции находятся по методу наименьших квадратов.
Признаки тесноты связи |
Признак |
|
качественный |
количественный |
|
коэффициент Фехнера |
“ - |
“ + “ |
коэффициент связи |
“ + “ |
“ - |
коэффициент ассоциации |
“ + “ |
“ - |
коэффициент корреляции рангов Спирмена |
“ + “ |
“ - |
коэффициент корреляции |
“ - |
“ + “ |
корреляционное отношение |
“ - |
“ + “ |
коэффициент детерминации |
“ - |
“ + “ |
Материалы по теме “Прогнозирование и планирование”
Copyright © forecast-
forecast-