Выборка для маркетингового исследования. Характеристика выборочных методов

Генеральная совокупность – совокупность всех объектов, обладающих рядом общих характеристик, охватывающая полное множество объектов.

Выборка – подмножество объектов генеральное совокупности, отобранное для участия в исследовании. Характеристики выборки: статистики (среднее, дисперсия, стандартное отклонение.

Ошибка выборки – выборка не в полной мере репрезентативна: имеет место отклонение истинного среднего для генеральной совокупности от среднего выборки.

Систематическая ошибка не связана с формированием выборки.

Ошибка ненаблюдения – систематическая ошибка, возникающая, когда от респондентов выборки нельзя получить ответ.

Ошибка наблюдения – причина в неточных ответах респондентов, неправильной записи, анализа.

Выборочные методы:

Детерминированный отбор – выборочный метод, не использующий процедуру случайного отбора, основан на индивидуальных суждениях исследователя.

· Нерепрезентативный отбор – выборка создается из удобных для отбора единиц ген совокупности. Большой риск ошибок выборки.

· Экспертный отбор – разновидность нерепрезентативного отбора. Используется для отбора пробных рынков нового товара.

· Квотный отбор – двухэтапный ограниченный экспертный отбор. 1 этап – создание контрольных групп или квот. Использование квот обеспечивает соответствие структуры выборки структуре генеральной совокупности с учетом исследуемых характеристик. На 2 этапе выбор единиц основан на использовании нерепрезентативного отбора.

Вероятностный отбор – метод отбора, в соответствии с которым каждая единица генеральной совокупности имеет одинаковую вероятность включения в выборку, т.е. ее состав формируется случайным образом.

· Простой случайный отбор – каждая единица совокупности имеет известную и равную вероятность отбора.

· Систематический отбор – сначала задается произвольная отправная точка, затем выбирают каждую i-тую единицу.

· Стратифицированный случайный отбор состоит из двух этапов. Генеральная совокупность сначала делится на подгруппы (страты). Затем единицы совокупности случайным образом выбираются из каждой страты. Отличие от квотного отбора в том, что единицы выбираются случайно, Ане экспертным или нерепрезентативным способом.

· Кластерный отбор – предполагает разделение изучаемой совокупности на кластеры. Затем, с помощью случайного отбора отбираются кластеры и их элементы. Цель такого отбора – увеличить эффективность отбора, уменьшив затраты на его проведение.

35.Классификация моделей прогнозирования объема рынка

Прогнозирование емкости рынка заключается в обосновании посредством различных методов совокупных объемов потребления конкретной группы товаров или услуг в определенном временном периоде.

В экономической литературе представлено три основных подхода к прогнозированию емкости рынка, каждый из которых реализуется посредством определенных методов прогнозных расчетов.

Подходы к прогнозированию емкости рынка	Методы прогнозирования емкости рынка в рамках соответствующего подхода
1. Эвристический подход	1.1. Методы средней оценки по индивидуальным оценкам экспертов
1.2. Метод оптимистических, пессимистических и вероятностных мнений экспертов
1.3. Метод комиссии
1.4. Метод Дельфи
1.5. Метод сводного индекса готовности приобретения продукции целевыми потребителями
2. Экономико - математический подход	2.1. Трендовые модели
2.2. Через кривые жизненного цикла
2.3. Факторные модели:
2.3.1. Однофакторные модели: - через коэффициенты эластичности - через кривые Энгеля и Торнквиста
2.3.2. Многофакторные модели
3. Нормативный подход	3.1. Метод нормативных бюджетов потребления:
3.1.1. Метод прожиточного минимума
3.1.2. Метод бюджета достатка
3.1.3. Метод рационального бюджета

1.Эвристический подход, основанный на привлечении экспертов, находит широкое применение в практике прогнозирования возможной емкости рынка. Специфика прогнозирования емкости рынка как макроэкономического явления обусловлена необходимостью наличия у организации достаточной информации. Отсутствие указанной информации наряду с недостатком опыта у специалистов предприятия в формировании прогнозов на макроэкономическом уровне существенно затрудняют использование данного подхода на уровне отдельных предприятий. В подобных условиях использование мнений экспертов - специалистов предприятия или специализированных организаций с их опытом анализа рыночной конъюнктуры и прогнозирования, а также потребителей продукции, - является наиболее приемлемым и позволяет сформировать прогноз емкости рынка посредством различных методов. (Метод средней оценки по индивидуальным оценкам экспертов, Метод пессимистических, оптимистических и наиболее вероятностных мнений, Метод сводного индекса готовности приобретения продукции потенциальными потребителями, метод делфи, метод комиссии)

Однако несмотря на достоинства эвристического подхода, заключающиеся в возможности его применения для прогнозирования емкости любого рынка, в особенности рынков принципиально новых товаров и услуг, а также возможности получения квалифицированного заключения относительно емкости рынка со стороны специализированных организаций, в то же время мнения экспертов носят субъективный характер, связанный с неоднозначностью рассмотрения одних и тех же состояний рыночной конъюнктуры разными экспертами, психологическими особенностями различных потребителей продукции.

экономико-математический и нормативный подходы основаны на более точных и формализованных, научно обоснованных методах прогнозирования.

2. Основой прогнозирования емкости рынка в рамках экономико-математического подхода является выявление устойчивых тенденций изменений совокупного рыночного спроса на определенную группу товаров или услуг в прошлых периодах времени и, предполагая инерционный характер развитии рыночных процессов, перенесение выявленных зависимостей и закономерностей на будущие временные интервалы.

Наиболее простым методом оценки емкости рынка при экономико-математическом подходе является формирование трендовых моделей, которые основываются на математическом выравнивании динамического ряда фактических значений общего потребления конкретной группы товаров или услуг, имевших место в отдельные моменты времени t, посредством выбора функциональной зависимости и расчета ее параметров, т.е. определение зависимостей вида:

E = f(t),

где E - величина емкости рынка конкретной группы товаров или услуг;

t - временной параметр.

Полученные трендовые модели обеспечивают возможность экстраполяции выявленных зависимостей на планируемые моменты времени с целью получения прогнозных оценок емкости рынка.

3. Ориентация на научные рекомендации относительно рационального объема потребления и обеспеченности товарами составляет основу нормативного прогнозирования емкости рынка.

В качестве наиболее целесообразной величины норматива потребления той или иной группы продукции в процессе прогнозирования емкости рынка выступает средневзвешенный норматив потребления, определяемый как сумма произведений нормативов потребления конкретной группы продукции по каждому виду бюджетов потребления на долю населения, доходы которых в планируемом периоде не достигают величины затрат на потребление объема товаров и услуг, предусмотренного бюджетом более высокого порядка, с учетом демографической структуры населения.

Однако вследствие того, что фактическое потребление в силу различных факторов отличается от нормативного, рациональные нормы могут быть использованы только в качестве ориентиров структуры потребления, предварительного обоснования в долгосрочной перспективе возможных темпов и масштабов изменения емкости рынка при изменении социально-экономического положения и уровня жизни потребителей, т.е. при их перемещении из более низких в более высокие группы по уровню доходов, или наоборот, и при изменении поло - возрастной структуры потребителей.

еще один подход: 4. Структурное моделирование - представляет собой статистическую таблицу, содержащую группировку потребителей по наиболее существенному признаку, где для каждой группы приведена структура потребления товаров. При изменении структуры потребителей изменяется и среднее потребление (а следовательно, и спрос) этих товаров. На этой основе построен один из методов прогнозирования.

Дата добавления: 2015-04-24