Эконометрические методы 1 страница

В МЕЖДУНАРОДНОМ МАРКЕТИНГЕ

/ Международный маркетинг — вид социально-экономической системы • 2. Алго­ритм экономико-математического (жонометрического) моделирования • 3. Общая классшрикацияжонометрическихмоделей • 4. Основные этапы развития фономет­рических методов в международном маркетинге • 5. Классификация эконометриче-ских методов в зависимости от целей их использования • 6. Процесс принятия реше­ний в международном маркетинге и применяемые эконометрические методы • 7. Го­товые компьютерные программы поддержки управленческихрешений и исследований

1. Международный маркетинг — вид социально-экономической системы

Система — это комплекс взаимосвязанных элементов и отноше­ний между элементами и их атрибутами.

Социально-экономическая система — сложная вероятностная дина­мическая система, охватывающая процессы производства, обмена, распределения и потребления товаров и услуг.

Социально-экономическая система относится к классу киберне­тических систем, т.е. управляемых систем, способных служить объ­ектом математического программирования. Понятие «система» яв­ляется центральным понятием кибернетики. Чтобы называться системой, явление или процесс должен отвечать следующим требо­ваниям:

• обеспечение целостности системы:

• наличие эффекта синергии, эмерджентности;

• наличие цели и критерия исследования данного множества эле­ментов,

• наличие более крупной, внешней по отношению к данной, сис­темы, называемой средой;

• возможность выделения в данной системе взаимосвязанных час­тей (подсистем).

Целостность системы предполагает принципиальную несводи­мость свойств системы к простой сумме свойств составляющих ее эле­ментов.

I Международный маркетинг — вид социально-экономической системы 309

Синергия обеспечивает увеличение общего эффекта до величины большей, чем сумма эффектов элементов системы, действующих неза­висимо.

Эмерджентность (наиболее яркое проявление свойства целостно­сти системы) — наличие свойств, которые не присущи ни одному из составляющих систему элементов, взятом в отдельности. Вне системы эти признаки наличествуют в международном маркетинге.

Наличие цели и критерия исследования данного множества элемен­тов также присуще международной маркетинговой деятельности, ста­вящей целью расширить Присутсгвие компании назарубежиых рынках и повысить эффективность своей деятельности.

Наличие более крупной, внешней по отношению к данной, системы, называемой средой Глобальная и мультинациональная международ­ная маркетинговая среда, в которой работает фирма на зарубежных рынках, доказывает наличие данного признака кибернетической сис­темы в международном маркетинге.

Возможность выделения в данной системе взаимосвязанных частей (подсистем). Международный маркетинг имеет множество подсистем, таких как международная товарная политика, ценовая политика, сбы­товая политика, коммуникационная политика При этом международ­ный маркетинг является представителем социально-экономической системы, обладающей специфическими характеристиками.

Свойства социально-экономической системы

• Массовый характер социально-экономических явлений и про-
цессов
• Динамичность
* Случайность, неопределенность
* Невозможность изолировать систему от	внешней	среды
* Активная реакция на новые факторы

Массовый характер экономических явлений и процессов. Закономер­ности процессов не обнаруживаются на основании небольшого числа наблюдений. Необходимо проведение массовых наблюдений.

Динамичность экономических процессов, заключающаяся в изме­нении параметров и структуры экономических систем под влиянием

среды (внешних факторов).

Случайность, неопределенность в развитии экономических явле­ний. Экономические явления и процессы носят в основном вероятно­стный характер, и дня их изучения необходимо применение экономи-

310 Глава 12. Эконометрические методы в международном маркетинге

ко-математических моделей на базе теории вероятностей, хаоса и ма­тематической статистики.

Невозможность изолировать протекающие п экономических систе­мах яиления и процессы от окружающей среды с тем» чтобы наблюдать и исследовать их в чистом виде.

Активная реакция на появляющиеся новые факторы, способность социально-экономических систем к активным, не всегда предсказуе­мым действиям в зависимости от отношения системы к этим факто­рам, способам и методам их воздействия,

Итак, международный маркетинг, как и любой другой вид марке­тинга, соответствует всем вышеуказанным признакам и является пред­ставительным видом социально-экономической системы, что объек­тивно доказывает возможность и эффективность использования эко­номико-математического моделирования — основного метода исследования систем в кибернетике.

Метод моделирования — способ описания знаковыми математиче­скими средствами социально-экономических систем, способ теорети­ческого и практического действия, направленного на разработку и ис­пользование моделей.

Модель — образ реального объекта, процесса в материальной или иде­альной форме, отражающий существенные свойства моделируемого объ­екта (процесса) и замещающий его в ходе исследования и управления.

Эконометринеская модель — образ социально-экономической сис­темы, описанный знаковыми математическими средствами, отражаю­щий ее существенные свойства и замещающий ее в ходе исследования и управления.

Метод моделирования основан на принципе аналогии, т.е. возмож­ности изучения реального объекта не непосредственно, а через рас­смотрение подобного ему и более доступного объекта, его модели. Ме­тод моделирования основан также на принципе адекватности, т.е. на соответствии модели моделируемому объекту или процессу. Причем важно добиваться не просто адекватности, а адекватности по тем свой­ствам, которые считаются существенными для исследования. Провер­ка адекватности — весьма серьезная проблема, тем более что ее ослож­няет трудность измерения экономических величин.

Экономико-математическое моделирование способно решать сле-. дующие практические задачи:

• анализ экономических о&ьектов и процессов;

• эконометрическое прогнозирование, предвидение развития экономических процессов, планирование;

• разработка управленческих решений на всех уровнях хозяйст­венной деятельности.

2. Алгоритм экономико-математического моделирования 311

Однако аналогия и адекватность — в какой-то мерс условные по­нятия, поскольку полного соответствия модели реальному объекту нет. Поэтому нельзя полагать, что данные, полученные в результате эконо­мико-математического моделирования, могут использоваться непо­средственно как готовые управленческие решения, они — консульти­рующие средства. Принятие управленческого решения остается за че­ловеком — менеджером, маркетологом.

2. Алгоритм экономико-математического (эконометрического)

моделирования

Процесс моделирования носит циклический характер. Рассмот­рим алгоритм — последовательность и этапы одного цикла разработки эконометрической модели для международного маркетинга.

1-й этап. Постановка экономической проблемы и ее качественный анализ.

Формулируются сущность проблемы (выбор целевого рынка за ру­бежом), принимаемые предпосылки и допущения.

2-й этап. Построение математической модели.

Формализация рыночных явлений ввиде функций, уравнений, не­равенств.

Выбирается тип модели, исследуются возможности ее примене­ния, уточняется перечень переменных и параметров.

3-й этап. Математический анализ модели.

Выявляются общие свойства модели и находятся ее решения (одно или множество).

4-й этап. Подготовка и введение в модель исходной экономиче­ской информации,

Обычно наиболее трудоемкий (информация по международной маркетинговой среде, рынку, фирме и т.д., например, цены, затраты, рыночная доля и др.).

$~й этап. Численное решение модели.

Алгоритмы численного решения задачи, подготовка программы на ЭВМ, расчеты, носящие многовариантный характер. '

6-й этап. Анализ численных результатов и их применение.

Проверка правильности моделирования и адекватности модели рыночным реалиям.

На каждой стадии в случае обнаружения ошибок возможен воз­врат к начальным стадиям работы (возвратные связи этапов) и осуще­ствление соответствующей корректировки эконометрического моде­лирования.

312 Гласа 12 Эконометрические методы в международном маркетинге

3. Общая классификация эконометрических моделей

В международном маркетинге используется широкий спектр эко­нометрических моделей, которые могут быть классифицированы сле­дующим образом"

1) по стадии агрегирования;

• макроэкономические (страна, регионы);

• микроэкономические (фирма);

2) по методам построения-

• балансовые (выражающие соответствие наличия ресурсов и на­правлений их использования);

• трендовые (выражающие явления через длительную тенденцию в ряду чисел);

• описательные (определяющие характер отношений между раз­личными данными и показателями);

• прогностические (обеспечивающие возможность прогнозирова­ния и планирования);

• оптимизационные (позволяющие осуществить выбор наилуч­шего варианта);

• имитационные (крупномасштабные модели, позволяющие про­водить ЭВМ-имитацию, игры, эксперимент);

3) по типу информации;

• аналитические (построенные на априорной информации);

• идентифицируемые (построенные на апостериорной информа­ции);

4) по учету фактора времени;

• статические (все элементы отнесены к одному моменту време­ни — «фотоснимок»);

• динамические (описывающие системы в развитии — «видео­съемка*);

5) по учету фактора неопределенности:

• детерминированные (если результаты на выходе модели одно-значноопределяются управляющими воздействиями, зависят от них);

• стохастические, вероятностные (на входе заданные величины, на выходе — различные результаты в зависимости от действия случай­ных факторов);

6) по характеристике математических объектов (по типу матема­
тического аппарата):

• матричные модели;

• модели линейного программирования;

• модели нелинейного программирования;

• корреляционно-регрессионные модели;

4 Этапы развит ия эконометрических методов в международном маркетинге 313

• модели теории массового обслуживания;

• модели сетевого планирования;

• модели теории игр;

• модели теории вероятностей;

• модели теории хаоса.

4. Основные этапы развития эконометрических методов в международном маркетинге

Маркетинг, и особенно международный, который сопряжен с ши­роким полем экономических и рыночных исследований, представляет собой концентрированное выражение научных знаний и опыта для регулирования и разрешения рыночных проблем и включает в себя комплекс научных и, в частности, экономико-математических, эконо­метрических методов. Особое место среди них принадлежит статисти­ческим методам и методам оперативных (или операционных) исследо­ваний (operation research — OR).

Статистические методы, начало использования которых относит­ся к XVII в, первоначально назывались описательной статистикой. Они обусловливают накопление, классификацию и систематизацию значительного количества данных и последующее выявление с их по­мощью основных тенденций и направлений развития экономических, рыночных и других явлений. В настоящее время в статистике разрабо­таны широкоохватные и высокоаналитические методы, что в опреде­ленной степени снимает различия между статистическими методами и методами оперативных исследований.

Методы оперативных исследований впервые были использованы в Англии в начале Второй мировой войны при формировании новой системы управления экономикой страны в военное время. В дальней­шем методы оперативного анализа претерпели значительные измене­ния и усовершенствования, в частности в управленческой деятельно­сти американских фирм, и распространились в системе менеджмента и маркетинга в большинстве стран мира.

Имитационные методы. Эра компьютеризации экономики и управленческой деятельности компаний (с середины 70-х гт.) форси­ровала развитие и совершенствование эконометрических методов маркетинговых исследований и расширила горизонты их применения. К тому же были разработаны методы имитации с использованием ста­тистических методов и методов оперативных исследований. В резуль­тате развития и совершенствования методов имитации были созданы крупномасштабные модели и многоцелевые методы принятия реше­ний в международной рыночной среде.

Глава 12 Экономстричсские методы о международном маркетинге

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

г	Цели использования
Виды методов	оптимизация	прогноз, планирова­ние	контроль
Статистические методы (многофактор­ный анализ)		X	X
Методы оперативных исследований*
метолы теории вероятности	X
методы количественного планирования	X		X
сетевые методы	X		X
методы теории конкуренции (игр)		X
Имитация	X	X	X

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. К статистическим методам относятся широко распространенные в международных маркетинговых исследованиях и составлении марке­тинговых программ методы построения временньтх рядов (трендов), регрессионный анализ, многофакторный анализ и др.

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. Опре­деление зависимости объема продаж от других переменных позволяет

5 Классификация экономстричсских методов

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

'$		Число жителей, тыс чел.	Затраты на рекламу, тыс доля в месяц	Число товарных групп
	[31		2,3
			2,4
			2,6	ПО
			2,9
	[68		2.4
б			4,3
			4,8
			6,6
			6,0
			3,6
И			5,4
			5,2
			18
			з,о
			3,2
Средний
показатель	195,4	180,9	3,90	163,2

\

Согласно данным табл. 12.2, отношение объемов продаж с каждым отдельным условием: численностью населения города, где расположен фи пиал его рекламными затратами и набором продаваемых товарных групп может быть выражено через коррелятивные показатели как со­ответственно- 0,632, 0,760, 0,632, и условие с наивысшим показателем свидетельствует о наибольшем влиянии данного фактора на объемы сбыта. То есть в данном случае особенно большое влияние на объемы сбыта оказывают расходы на рекламу. При этом учитывается тот факт, что не одни расходы на рекламу, а и все остальные факторы оказывают влияние на динамику продаж данной фирмы.

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. Описательные модели и модели прогноза

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); <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. Вторая его цель — прогнозировать дальнейшую динамику объемов продаж в соответст­вии с изменениями определенной при первом анализе группы причин­ных переменных на основе оценочных параметров.

Гипотеза:

где у, — оценочный прогноз объемов продаж; о, — а_ъ — 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 у> 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

Методы оперативных исследований

Методы математического программирования (планирования). Ме­тоды математического программирования считаются отправной точ­кой оперативных исследований и активно применяются международ-

5 Классификация эконометрических методов 319

ными маркетологами, Они включают в себя методы линейного про­граммирования (LP), методы нелинейного программирования,

методы динамичного программирования (DP) и др. Среди них наи­большее распространение получили методы линейного программиро­вания, предназначенные для решения задач оптимизации и т.д.

Методы теории вероятностей. Основоположниками данной теории являются Я. Бериулли (1654—1705), Муавр (1664—1754), а также извест­ные русские ученые П. Л. Чебышев (1821-1894), А. А. Марков (1856-1922), А. М. Ляпунов(1857-1918), А. Н.Колмогоров (1903-1987).

Методы, основанные на теории вероятностей, определяют сте­пень вероятности возникновения или проявления того или иного яв­ления, втом числе и для решения маркетинговых задач, особенно в части построения прогнозов при поиске наиболее эффективных на­правлений действий фирмы в рыночных условиях. К подобного рода методам относится метод Монте-Карло, метод ожидания (теория ожидаемых рядов), поисковые методы, методы выборки и др. Среди них особого внимания заслуживает теория принятия решений Байеса (Baysien Decision Theory). Ее особенностями являются следующие моменты:

• Использование субъективной достоверности (вероятности) ста­
тистических предположений, получаемых из опыта и интуиции лю­
дей — специалистов, компетентных в отношении определения тенден­
ций развития рынка, например менеджеров отделов зарубежных про­
даж, руководителей подразделений по сбыту в зарубежные страны.

* Выбираются действия в зависимости от большой или малой ве­
личины коэффициента ожидания, который показывает прибыли или
убытки в условиях достоверности (предварительной вероятности)
ожидаемых явлений (например, как при бросании монеты: «орел» или
«решка*). Предположим, что прибыль ожидается в 1000 долл. на еди­
ницу продукции, тогда достоверность такого предположения по мето­
ду выпадения «орла» или «решки» будет ¹/₂, или 50%, поэтому произво­
дится подсчет: Прибыль (1000 долл.) х Достоверность (0,5) — 500 долл.
и в этом случае коэффициент ожидания равен 500 долл.

^# Предполагается предварительное знание оценки ожидания новой
информации, что позволяет в связи с исправлением предварительной
достоверности в результате поступления новой объективной информа­
ции определить критерии решений: принимать новую информацию или
нет, т.е. вьдяснить, согласуется ли она в плане издержек и т.д. с получен­
ными ранее оценками.

Данный метод, вероятно, будет активно применяться фирмами в будущем как метод принятия решений в ситуации риска или в недосто­верных условиях, условиях неопределенности.

320 Глава 12. Эконометрическис методы в международном маркетинге

Пример 12.2. Возьмем ситуацию планирования открытия нового зару­бежного магазина по сбыту экспортной продукции. Предположим, что вопределенномрегионе зарубежной страны проживают 10 000жителей и в принципе, если исходить из обычного суждения, неизвестно, сколько че­ловек будет посещать данный магазин в день

Ниже показана субъективная вероятность определения числа возмож­ных посетителей зарубежного магазина в день:

Условие	Вероятность наступления р - р(
ру» 1000 чел (0,10) р3 - 2000 чел (0.20) Яз - 3000 чел (0,30)	0,20 0,50 0,30

Таким образом, в данном случае субъективная вероятность составляет р_х = 20%, или предполагается вдень посещение 1000 чел. В этом случае ве­роятность наступления/* —р_{ называется предварительной вероятностью.

1-й этап. Подсчет прибылей и убытков

Для простоты подсчетов определим прибыльность от посещения од­ним посетителем данного филиала в размере 100 долл. (одна покупка 100 долл.). Тогда, если число посетителей составит вдень:

1000 чел. (p_x)_t то прибыль будет равна 100 ТЫС. долл.

2000 чел. (/>,) 200 тыс. долл.

3000 чел. (р₂) 300 тыс. долл.

Дата добавления: 2014-12-29