83300 (Прогнозирование рынка), страница 2
Описание файла
Документ из архива "Прогнозирование рынка", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "маркетинг" из , которые можно найти в файловом архиве . Не смотря на прямую связь этого архива с , его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "контрольные работы и аттестации", в предмете "маркетинг" в общих файлах.
Онлайн просмотр документа "83300"
Текст 2 страницы из документа "83300"
Факторы емкости рынка
| Регион | Число домохозяйств (семей) | Среднедушевое потребление в базисном периоде, ед. / семью | Коэффициент эластичности, % | Наличие товаров у потребителей, ед. | Износ (в процентах от наличия) | Натуральное потребление (в процентах к общему) | |||||
| От цен | От дохода | физический | моральный | ||||||||
| Минская область | 3000 | 0,2 | -0,8 | +1,1 | 125 | 5 | 50 | 50 | |||
| Гродненская область | 1800 | 0,1 | -1,5 | +2,0 | 45 | 8 | 72 | 20 | |||
| Гомельская область | 3120 | 0,2 | -2,0 | +2,5 | 61 | 10 | 35 | 30 | |||
| Брестская область | 2100 | 0,7 | -3,0 | +1,8 | 90 | 7 | 10 | 27 | |||
| Витебская область | 2890 | 0,5 | -2,3 | +1,9 | 140 | 13 | 6 | 50 | |||
| Могилевская область | 3500 | 0,9 | -1,7 | +1,8 | 200 | 17 | 13 | 28 | |||
Согласно прогнозу доходы населения (в расчете на одну семью) могут вырасти на 15%. Предполагается, что цены в Минской области вырастут на 23%, в Гомельской области — на 15%, в Гродненской области - на 19%, в Брестской области - на 20%, в Витебской области – на 24% и Могилевской областях - на 25%.
Решение.
Пересчет базисного потребления в текущее:
Минская область:
0,2 – (0,2 . 0,23 . 0,008) + (0,2 . 0,15 . 0,011) = 0,199962 ед./семью.
Гродненская область:
0,1 – (0,1 . 0,19 . 0,015) + (0,1 . 0,15 . 0,02) = 0,100015 ед./семью.
Гомельская область:
0,2 – (0,2 . 0,15 . 0,02) + (0,2 . 0,15 . 0,025) = 0,20015 ед./семью.
Брестская область:
0,7 – (0,7 . 0,20 . 0,03) + (0,7 . 0,15 . 0,018) = 0,69769 ед./семью.
Витебская область:
0,5 – (0,5 . 0,24 . 0,023) + (0,5 . 0,15 . 0,019) = 0,498665 ед./семью.
Могилевская область:
0,9 – (0,9 . 0,25 . 0,017) + (0,9 . 0,15 . 0,018) = 0,898605 ед./семью.
Полный расчет: Минская область:
(3000 . 0,199962) – 125 + (125 . 0,05 + 125 . 0,5) – (3000 . 0,199962 . 0,5) = 243,693 ≈ 244 ед.
Гродненская область:
(1800 . 0,100015) – 45 + (45 . 0,08 + 45 х 0,72) – (1800 . 0,100015 . 0,20) = 135,0216 ≈ 135 ед.
Гомельская область:
(3120 . 0,20015) – 61 + (61 . 0,1 + 61 . 0,35) – (3120 . 0,20015 . 0,3) = 403,5776 ≈ 404 ед.
Брестская область:
(2100 . 0,69769) – 90 + (90 . 0,07 + 90 . 0,1) – (2100 . 0,69769 . 0,27) = 994,85877 ≈ 995 ед.
Витебская область:
(2890 . 0,498665) – 140 + (140 . 0,13 + 140 . 0,06) – (2890 . 0,498665 . 0,5) = 605,770925 ≈ 606 ед.
Могилевская область:
(3500 . 0,898605) – 200 + (200 . 0,17 + 200 . 0,13) – (3500 . 0,898605 . 0,28) = 2124,4846 ≈ 2124 ед.
Общая емкость рынка находится суммированием емкости сегментов:
Е = 244 + 135 + 404 + 995 + 606 + 2124 = 4508 ед.
Структура рынка:
Минская область: 244 / 4508 . 100% = 5,4 %.
Гродненская область: 135 / 4508 . 100% = 3,0 %.
Гомельская область: 404 / 4508 . 100% = 9,0 %.
Брестская область: 995 / 4508 . 100% = 22,1 %.
Витебская область: 606 / 4508 . 100% = 13,4 %.
Могилевская область: 2124 / 4508 . 100% = 47,1 %.
Задача 2
Спрогнозировать объем продаж тракторов в 2003 году методом экспоненциального сглаживания, используя следующие данные:
Динамика объемов продаж колбасных изделий, шт.
| Квартал | 1997 | 1998 | 1999 | 2000 | 2001 | 2002 | Константа сглаживания |
| I | 1234 | 1243 | 1171 | 1235 | 1260 | 1261 | 0,2 |
| II | 1271 | 1283 | 1273 | 1279 | 1279 | 1281 | 0,1 |
| III | 1200 | 1250 | 1300 | 1360 | 1410 | 1420 | 0,5 |
| IV | 1271 | 1234 | 1280 | 1294 | 1278 | 1296 | 0,4 |
Решение
Чтобы предсказать продажи тракторов в 2003 году, нужно располагать сглаженными оценками продаж за предыдущие периоды.
Сглаженная оценка за 2 кв. 1997 года:
Q (II) 1997 = 0,1 . 1271 + 0,9 . 1234 = 1237,7.
Здесь в качестве сглаженной оценки за предыдущий период взяты данные за I кв. 1997 года (1234 шт.), поскольку сглаженные данные за этот период не могут быть рассчитаны.
Аналогично рассчитываем:
Q (III) 1997 = 0,5 . 1200 + 0,5 . 1237,7 = 1218,85.
Q (IV) 1997 = 0,4 . 1271 + 0,6 . 1218,85 = 1239,71.
Q (I) 1998 = 0,2 . 1243 + 0,8 . 1239,71 = 1240,368.
Q (II) 1998 = 0,1 . 1283 + 0,9 . 1240,368 = 1244,6312.
Q (III) 1998 = 0,5 . 1250 + 0,5 . 1244,6312 = 1247,3156.
Q (IV) 1998 = 0,4 . 1234 + 0,6 . 1247,3156 = 1241,98936.
Q (I) 1999 = 0,2 . 1171 + 0,8 . 1241,98936 = 1227,791488.
Q (II) 1999 = 0,1 . 1273 + 0,9 . 1227,791488 = 1232,312339.
Q (III) 1999 = 0,5 . 1300 + 0,5 . 1232,312339 = 1266,15617.
Q (IV) 1999 = 0,4 . 1280 + 0,6 . 1266,15617 = 1271,693702.
Q (I) 2000 = 0,2 . 1235 + 0,8 . 1271,693702 = 1264,354961.
Q (II) 2000 = 0,1 . 1279 + 0,9 . 1264,354961 = 1265,819465.
Q (III) 2000 = 0,5 . 1360 + 0,5 . 1265,819465 = 1312,909733.
Q (IV) 2000 = 0,4 . 1294 + 0,6 . 1312,909733 = 1305,34584.
Q (I) 2001 = 0,2 . 1260 + 0,8 . 1305,34584 = 1296,276672.
Q (II) 2001 = 0,1 . 1279 + 0,9 . 1296,276672 = 1294,549004.
Q (III) 2001 = 0,5 . 1410 + 0,5 . 1294,549004 = 1352,274502.
Q (IV) 2001 = 0,4 . 1278 + 0,6 . 1352,274502 = 1322,564701.
Q (I) 2002 = 0,2 . 1261 + 0,8 . 1322,564701 = 1310,251761.
Q (II) 2002 = 0,1 . 1281 + 0,9 . 1310,251761 = 1307,326585.
Q (III) 2002 = 0,5 . 1420 + 0,5 . 1307,326585 = 1363,663292.
Q (IV) 2002 = 0,4 . 1296 + 0,6 . 1363,663292 = 1336,597975.
Таким образом, прогноз на 2003:
Е(Q 2003) = Q 2002 = 1310,251761 + 1307,326585 + 1363,663292 +
+ 1336,597975 = 5317,839568 ≈ 5318 шт.
Практическое задание
Динамика цен по месяцам:
| 01 | 02 | 03 | 04 | 05 | 06 | 07 | 08 | 09 | 10 | 11 | 12 |
| 776 | 664 | 756 | 730 | 739 | 669 | 728 | 726 | 705 | 653 | 647 | 788 |
Решение.
Исходные данные о динамике цен представим графически:
Таким образом, в динамике цен наметилась общая тенденция к их снижению. Однако в последнем месяце наблюдается рост цен. Зависимость цен от месяца близка к линейной.
С помощью программы REG 45 спрогнозируем цену на 13 месяц:
| № наблюден. | Х | Y | YR | Y - YR |
| 1 | 1 | 776 | 731,37 | 44,628 |
| 2 | 2 | 664 | 728,41 | -64,410 |
| 3 | 3 | 756 | 725,45 | 30,551 |
| 4 | 4 | 730 | 722,49 | 7,513 |
| 5 | 5 | 739 | 719,53 | 19,474 |
| 6 | 6 | 669 | 716,56 | -47,564 |
| 7 | 7 | 728 | 713,60 | 14,397 |
| 8 | 8 | 726 | 710,64 | 15,359 |
| 9 | 9 | 705 | 707,68 | -2,679 |
| 10 | 10 | 653 | 704,72 | -51,718 |
| 11 | 11 | 647 | 701,76 | -54,756 |
| 12 | 12 | 788 | 698,79 | 89,205 |
| ПРОГНОЗ | 13 |
| 695,83 | 48,839 |
| NF = | 1 | 744,673 | 646,994 |
|
| ПАРАМЕТРЫ УРАВНЕНИЙ РЕГРЕССИИ |
|
| ||||||
| Функция | NF | Ao | A1 | R | So | KA | Rotn | ||
| Ao+A1X | 1 | 734,333 | -2,962 | -0,224 | 48,839 | 0,052 | 0,224 | ||
| 1/(Ao+A1X) | 2 | 0,001 | 0,000 | 0,239 | 48,899 | 0,052 | 0,218 | ||
| Ao+A1/X | 3 | 699,613 | 59,823 | 0,330 | 47,306 | 0,052 | 0,330 | ||
| X/(Ao+A1X) | 4 | 0,000 | 0,001 | 0,988 | 47,744 | 0,054 | 0,303 | ||
| AoA1X | 5 | 733,889 | -0,002 | -0,231 | 48,845 | 0,052 | 0,223 | ||
| 1/(Ao+E(-x)) | 6 | 0,001 | 0,000 | -0,298 | 47,584 | 0,053 | 0,313 | ||
| AoXA1 | 7 | 744,424 | -0,025 | -0,286 | 48,031 | 0,052 | 0,285 | ||
| Ao+A1log(X) | 8 | 745,085 | -18,012 | -0,285 | 48,029 | 0,052 | 0,285 | ||
| Ao/(A1+ X) | 9 | 159313,678 | 217,213 | 0,239 | 48,899 | 0,052 | 0,218 | ||
| AoX/(X+ A1X) | 10 | 6,974E+02 | -7,993E-02 | -0,319 | 47,336 | 0,052 | 0,328 | ||
| AoA1/X | 11 | 705,943 | 0,036 | 0,349 | 47,780 | 0,050 | 0,301 | ||
| Ao+A1X2 | 12 | 723,641 | -0,158 | -0,159 | 49,467 | 0,053 | 0,159 | ||
Для прогноза выберем функцию №4: X/(Ao+A1X), т.к.
1) Коэффициент линейной корреляции (R):
R = -0,988. При R >= |0.7| высокая линейная связь между факторами.
2) Коэффициент аппроксимации (КА) минимальный.
0,05<0,054 <0,1 – хорошая степень приближения.
3) Отношение Sост/Yср = 0,06, т.е не превышает 0,1. Т.е. можно говорить об удовлетворительном качестве подбора функции.
Прогноз цены на 13 месяц с помощью функции №12.
| № наблюден. | Х | Y | YR | Y - YR |
| 1 | 1 | 776 | 742,68 | 33,322 |
| 2 | 2 | 664 | 720,77 | -56,771 |
| 3 | 3 | 756 | 713,75 | 42,247 |
| 4 | 4 | 730 | 710,29 | 19,705 |
| 5 | 5 | 739 | 708,24 | 30,764 |
| 6 | 6 | 669 | 706,87 | -37,870 |
| 7 | 7 | 728 | 705,90 | 22,102 |
| 8 | 8 | 726 | 705,17 | 20,830 |
| 9 | 9 | 705 | 704,61 | 0,395 |
| 10 | 10 | 653 | 704,15 | -51,154 |
| 11 | 11 | 647 | 703,79 | -56,785 |
| 12 | 12 | 788 | 703,48 | 84,522 |
| ПРОГНОЗ | 13 |
| 703,22 | 47,744 |
| NF = | 4 | 750,962 | 655,475 |
Графическое представление прогнозирования:
Доверительный интервал прогноза:
ДИ [Y^ – tSост; Y^ + tSост]
для Р = 0,795:
t = 2.
С вероятностью осуществления прогноза Р = 0,795, доверительный интервал равен:
ДИ [703,22 – 2 . 47,744; 703,22 + 2 . 47,744] = [607,73; 798,71]
Таким образом, точечный прогноз цены 703,22, интервальный прогноз [607,73; 798,71].
Список использованных источников
-
Владимирова Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб.пособие. М.: Издат.дом «Дашков и К0 », 2000. 308 с.
-
Прогнозирование и планирование экономики: Учеб. пособие Под общ. ред. В.И. Борисевича, Г.А.Кандауровой. Мн.: ИП «Экоперспектива», 2000. 432 с.
-
Мазманова Б.Г. Методические вопросы прогнозирования сбыта. // Маркетинг в России и за рубежом. 2000. №1.
-
Харитонов В.И. Прогнозирование рынка. Мн.: ИПП, 2004. 53 с.
18
