Метод регрессионного анализа

Агрегатный метод

Данный методзаключается в суммировании цен отдельных конструктивных частей изделий, входящих в параметрический ряд, с добавлением стоимости оригинальных узлов, затрат на сборку и нормативной прибыли.

Метод применяется для определения зависимости изменения цены от изменения технико-экономических параметров продукции, относящейся к данному ряду построения и выравнивания ценностных соотношений и определяется по формуле

P = f (Х _1, Х ₂, … Х _n), (1.13)

где Х _{1, 2},…_n – параметры изделия.

Этот метод позволяет моделировать изменение цен в зависимости от их параметров, строго определять аналитическую форму связи и использовать рассчитанные уравнения регрессии для определения цен изделий, входящих в параметрический ряд. Метод регрессионного анализа является более точным, более совершенным среди других параметрических методов. Увязка цен с качеством достигается с помощью экономико-параметрических приемов и вычислительной техники.

Необходимым условием применения метода является тщательная аналитическая работа по формированию параметрического ряда, определению технических и экономических параметров, на основе которых он строился. Изделия отбираются в параметрический ряд по признакам однородности технических требований к ним и однотипности технологии их изготовления. Однородность технических требований к изделиям предполагает наличие одних и тех же основных показателей качества, хотя технические требования к отдельным изделиям различаются.

Данный метод может успешно применяться в рыночной экономике. Предположим, фирма, производящая автомобили, разработала новую модель легкового автомобиля. Перед тем как запустить эту модель в производство, фирма желает определить будущую прибыль. Для этого она должна определить будущую цену своего автомобиля, которую «примет» рынок. Допустим, в данный момент на рынке реализуется 30 моделей автомобилей. Используя данные по этим моделям, можно построить уравнение регрессии, характеризующее зависимость цены от основных потребительских параметров. Полученную регрессию фирма может использовать для прогноза цены на свою модель и для определения прибыльности ее производства. Более того, она может использовать это уравнение регрессии при установлении первоначальной, пробной, цены на свою новую модель. Возможно, эта цена окажется завышенной, а объем продаж – ниже планируемого фирмой. В этом случае фирма может несколько понизить цену, либо улучшить модель при неизменной цене, либо увеличить расходы на рекламу, либо снять модель с производства. Первоначальная цена может оказаться заниженной, и возникает дефицит автомобилей новой модели. В этом случае фирма может повысить цену.

Дата добавления: 2014-01-03