|
|
Скачати 1.57 Mb.
|
Тема 2. Економіко-математичні методи та моделі у маркетингу
2.1. Моделювання бізнесу Моделювання бізнесу - також більше мистецтво, ніж наука, однак існують прийоми, що дозволяють перевести питання управління компанією (підприємством) з області мистецтва в область технології. Бізнес-модель описує внутрішню структуру бізнесу (фінансові характеристики: витрати, прибутки, розмір інвестицій і ефективність їх повернення; виробничі потужності; канали збуту; організаційно штатну структуру; мотивацію співробітників; розмежування відповідальності та інше), а маркетингова модель описує вплив зовнішніх чинників на діяльність компанії. Внаслідок того, що на етапі стратегічного моделювання невизначеність максимальна, при формуванні цілей, функцій і обмежень часто виникають додаткові взаємозв'язки і залежності, що приводять до переусвідомлення способів ведення бізнесу. Інструменти для побудови моделей Функціональної моделі можуть використовувати:
Характерно, що всі види інструментів для побудови функціональних моделей обов'язково підтримують декомпозицію (тобто послідовне уточнення елементів загальної моделі). У класі функціональних моделей часто буває доцільно виділити процесні моделі (наприклад, блок-схеми і мережі Петрі, орієнтовані на паралельність операцій, що зручно для опису процесів бізнесу), які показують, як протікають процеси, як у них використовуються операції (транзакції). Інформаційні моделі, з яких найбільш відомі ER-моделі ( "суть - зв'язок"), призначені для опису параметрів об'єктів і взаємозалежності між ними. Ці моделі служать основою для проектування структур БД - адже переважна більшість сучасних СУБД базуються на реляційній моделі. Потокові моделі (Data Flow Diagrams) призначені для зв'язку функціональної і інформаційної моделей. Вони показують, які функції якими потоками даних управляють. Аналіз потоків дозволяє розраховувати навантаження на функціональні блоки і відповідно планувати їх необхідну потужність. Якщо виникає потреба змінити модель, а це залежить від швидкості зміни бізнесу і його ключових характеристик, то керівники підприємств, складаючи довгостроковий (п'ятирічний або трирічний) план, обов'язково щорічно його коригують через те, що інформаційна індустрія дуже динамічно розвивається. Бажано, щоб модифікація моделі робилася тими ж засобами, які були використані при первинній її побудові, - адже чим більш технологічний цей процес, тим більше в ньому науки. 2.2. Статистичні методи обробки маркетингової інформації Порівняння табличних даних. Яким повинно бути порівняння і чи завжди потрібно його проводити? Якщо заміряти деяке явище і отримати емпіричну щільність розподілу його значень, то буде констатація фактичного стану речей без визначення, як змінити цей стан. Для досягнення порівнянності даних використовуються різноманітні системи класифікації даних. Але не завжди можна бути впевненим, що враховані всі фактори, отже тлумачення вхідних даних буде містити деякий степінь невизначеності. Тому необхідно виключити випадкові взаємозв'язки і врахувати неявні. Встановлення причинних взаємозв'язків - одна з головних задач аналізу. І хоча сама кореляція не визначає напрямків причинної залежності (що є причина, а що наслідок), в маркетингових дослідженнях саме кореляцію використовують для її визначення. Щодо неявних взаємозв'язків, то потрібна додаткова інформація і додатковий аналіз. Емпіричне узагальнення експериментальних результатів. При прогнозуванні дуже важливо отримати узагальнені результати. Для узагальнення емпіричних даних, отриманих в результаті проведення спостережень та експериментів, узагальнено можна їх класифікувати таким чином: вибіркові обстеження, що мають статистично репрезентативний характер; дослідження, в яких спостерігаються або вимірюються тільки характеристики, що представляють інтерес для дослідника; експерименти, в яких дослідник самостійно регулює або змінює деякі чинники. Характерна риса наукових результатів полягає в тому, що вони повинні мати узагальнюючий характер, бути відтворюваними. Отже, повторення це ключовий елемент при збиранні даних. Методи аналізу первинної інформації. Для подальшого використання отриманої інформації необхідно провести її попередню обробку і аналіз, щоб на його основі підготувати для керівництва проекти рішень з конкретної проблеми. Аналіз маркетингових можливостей є необхідною передумовою для прийняття маркетингових рішень і планування дій по їх реалізації на практиці. Існують методи кількісного та якісного аналізу інформації:
1. Якщо ви володієте інформацією про чинники зовнішнього середовища, назвіть хоч би 5 з них. 2. Які 5 чинників зовнішнього середовища для вас найбільш небезпечні? 3. Які 5 чинників з планів ваших конкурентів вам відомі? 4. Якщо ви вже визначили напрями стратегії, які 5 чинників могли б стати найбільш важливими для досягнення цілей? 5. Назвіть 5 зовнішніх сторін, зміни яких могли б стати сприятливими для вас?
Статистичні методи аналізу результатів економічної діяльності об"єктів або суб"єктів господарювання використовуються практично у всіх маркетингових дослідженнях; можна виділити наступні статистичні методи аналізу:
Якщо метод обробки отриманого в ході маркетингових досліджень масиву даних обраний правильно й обмежувальні умови поставлені коректно, представлення фірми про зовнішнє середовище буде відповідати дійсності. Якщо метод обробки даних обраний невірно, то уява фірми про зовнішнє середовище буде перекручена і, відповідно, її стратегічна поведінка не буде адекватною до ринкових реалій. Щоб уникнути цього, для обробки маркетингових даних можна використовувати метод експертних оцінок, який дає найбільш коректні результати обробки найціннішої, інтуїтивної інформації. 2.3.Балансові моделі в маркетингу Балансові моделі, як статичні, так і динамічні, широко застосовуються при економіко-математичному моделюванні економічних систем і процесів, в тому числі і при рішенні маркетингових задач. У основі створення таких моделей лежить балансовий метод, тобто взаємне зіставлення матеріальних, трудових і фінансових ресурсів, в яких є потреби. Необхідно зазначити, що балансові моделі не містять механізму порівняння окремих варіантів економічних рішень і не передбачають взаємозамінності різних ресурсів, що не дозволяє зробити вибір оптимального варіанту розвитку економічної системи. Цим визначається обмеженість балансових моделей і балансового методу взагалі. Основу інформаційного забезпечення балансових моделей в економіці складає матриця коефіцієнтів витрат ресурсів по конкретних напрямках їх використання. Балансові моделі відносяться до того типу економіко-математичних моделей, які називаються матричними. У матричних моделях балансовий метод отримує чітке математичне вираження. 2.4. Оптимізаційні моделі в маркетингу Оптимізаційними задачами в економіці називаються економіко-математичні задачі, ціль яких - знаходження найкращого (оптимального) з точки зору деякого критерію (критеріїв) варіанту використання ресурсів (матеріальних, часових). Вирішуються такі задачі за допомогою оптимізаційних моделей методами математичного програмування. Загальна структура цих моделей складається з цільової функції, що приймає значення в межах області припустимих рішень. Цільова функція в самому загальному вигляді визначається трьома моментами: керованими змінними, некерованими параметрами (що залежать, наприклад, від зовнішнього середовища) і формою залежності між ними (виглядом функції). Такі задачі вирішуються методами математичного програмування, яке включає в себе лінійне програмування, нелінійне програмування, динамічне програмування, цілочисельне програмування і т. д. Вибор методів математичного програмування для рішення оптимізаційних задач визначається виглядом цільової функції, виглядом обмежень. Рішення задачі звичайно називається оптимальним рішенням, або оптимальним планом.. Значна частина економічних задач, в тому числі і в області маркетингу, вимагає цілочисельного рішення, коли змінні величини означають кількість неподільних одиниць продукції, обладнання тощо. В ряді випадків такі задачі вирішуються звичайними методами, наприклад, симплексним, з подальшим округленням до цілих чисел, або методом Гоморі для лінійних задач цілочисельного програмування. Статична модель оптимізації прикріплення споживачів до постачальників Основною математичною моделлю оптимального прикріплення споживачів до постачальників є так звана транспортна задача лінійного програмування Задача про комівояжера У задачі про комівояжера потрібно відшукати найкращий маршрут, з тим щоб об'їхати всі доручені комівояжеру пункти і повернутися назад або в найкоротший термін, або з найменшими витратами на проїзд. Задача про розміщення складів Задача про розміщення складів є однією з оптимізаційних задач дослідження операцій і вирішується звичайно методами нелінійного програмування. Задача полягає в мінімізації загальної суми транспортних і складських витрат при наступних обмеженнях:
У процесі рішення задачі знаходиться оптимальна по мінімуму витрат тричленна комбінація: підприємство склад споживач. При деяких умовах задача про розміщення складів може зводитися до звичайної транспортної задачі лінійного програмування. Задача про ранець (або про рюкзак) Це задача про найкращий вибір предметів із загальної їх кількості таким чином, щоб сумарна вага (або габарити) відібраних предметів не перевищувала заданої величини, а їх сумарна корисність або інша загальна оцінка (кількість калорій, загальна вартість і т.д.) була максимальної. Задача про ранець вирішується як задача цілочисельного лінійного програмування, методами динамічного програмування і іншими методами. Зокрема, ця задача застосовується при плануванні оптимального завантаження літаків, кораблів, складів і інш. 2.5. Методи і моделі управління товарними запасами в маркетингу Ці методи використовуються при розв"язанні оптимізаційних задач, в яких передбачаються відомими дані про: постачання товару; попит на товар; витрати і умови зберігання товарних запасів; критерій оптимізації. У практичній діяльності організації і служб маркетингу використовуються системи регулювання товарних запасів, засновані на різних стратегіях поповнення запасів, тобто на певних правилах цього поповнення, виражених в досить загальній формі. Параметрами цих систем є величина запасів, що є на складі, допустимі коливання рівня запасів, розміри замовлення на поповнення запасів, його періодичність та інше. Системи розрізняються між собою в залежності від того, які з параметрів вибрані як регулюючі. Найбільш поширені системи регулювання запасів, що використовуються в практиці маркетингу: система з фіксованим розміром замовлення, система з фіксованою періодичністю замовлення, система з двома фіксованими рівнями запасів і про фіксованою періодичністю замовлення, система з двома фіксованими рівнями запасів без постійної періодичності замовлення, саморегульовані системи. Розглянуті вище системи регулювання запасів передбачають відносну незмінність умов функціонування цих систем. На практиці така постійність умов рідко має місце, що викликано змінами потреби в товарних запасах, умовами їх постачання і т.д. В зв'язку з цим виникає необхідність створення комбінованих систем з можливістю адаптація до змінюваних умов. 2.6. Моделювання попиту і споживання в маркетингу Цільова функція споживання і моделювання поведінки споживачів Відповідно до задач і функцій маркетингу маркетинг розуміється як ринкова система управління виробничою і збутовою діяльністю, при якій в основі прийняття господарських рішень лежить ринкова інформація, а обгрунтованість рішень перевіряється ринком в ході реалізації товарів і послуг. При такому підході початковим пунктом всього циклу підприємницької діяльності стає вивчення споживчого попиту. Рівень задоволення матеріальних потреб суспільства (рівень споживання) можна виразити цільовою функцією споживання U=U(Y), де вектор змінних Y(0 включає різноманітні види товарів і послуг. Ряд властивостей цієї функції зручно вивчати, використовуючи геометричну інтерпретацію рівнянь U(Y)=З, де З параметр, що характеризує значення (рівень) цільової функції споживання; як величина З може виступати, наприклад, прибуток, або рівень матеріального добробуту. Функції купівельного попиту це функції, що відображають залежність об'єму попиту на окремі товари і послуги від комплексу чинників, що впливають на нього. Такі функції застосовуються в аналітичних моделях попиту і споживання і будуються на основі інформації про структуру прибутків населення, цінах на товари, складі сімей і інших чинниках. Однофакторні функції попиту від прибутку широко застосовуються при аналізі купівельного попиту. Відповідні цим функціям криві yi=fі (Z) називаються кривими Енгеля. Той же принцип розмежування груп товарів по типах функцій попиту від прибутку використав шведський економіст Л. Торнквіст, який запропонував спеціальні види функцій попиту (функції Торнквіста) для трьох груп товарів: першої необхідності, другої необхідності, предметів розкоші. Крім цих функцій в аналітичних моделях купівельного попиту використовуються також інші функції: степеневі, S-образні та інші. У багатьох економіко-математичних моделях еластичність функцій відносять до процента приросту незалежної змінної. Таким чином, коефіцієнт еластичності попиту від прибутку показує, на скільки процентів зміниться попит на товар при зміні прибутку на один процент. У загальному випадку попит на окремий товар при інших рівних умовах залежить від рівня цін всіх товарів. Відносна зміна об'єму попиту при зміні ціни даного товару або цін інших, пов'язаних з ним товарів, характеризує коефіцієнт еластичності попиту від цін. Цей коефіцієнт еластичності зручно трактувати як величину зміни попиту в процентах при зміні ціни на один процент. У товарах еластичного попиту підвищення ціни на один процент приводить до зниження попиту більш ніж на один процент, і навпаки, пониження ціни на один процент приводить до зростання покупок більше ніж на один процент. Якщо підвищення ціни на один процент спричиняє пониження попиту менш ніж на один процент, то кажуть, що це товар нееластичного попиту. 2.7. Моделі прогнозування купівельного попиту Обгрунтоване прогнозування попит на короткострокову і довгострокову перспективу є однією з найважливіших задач служб маркетингу різних організацій і фірм. Склад і рівень попиту на той або інший товар залежить від багатьох чинників, як економічних, так і природних. До економічних чинників відносяться рівень виробництва (пропозиції) товарів і послуг, рівень грошових прибутків окремих груп населення, рівень і співвідношення цін. До природних чинників відносяться демографічний склад населення, насамперед розмір і склад сім'ї, а також звички і традицій, рівня культури, природно-кліматичних умов і т.д. Економічні чинники дуже мобільні, особливо розподіл населення по рівню грошових прибутків. Природні ж чинники міняються порівняно повільно і протягом невеликого періоду (до 3-5 років) не впливають помітного чином на попит. Виключення складає демографічний склад населення. Тому в поточних і перспективних прогнозах попиту всі природні чинники, крім демографічних, доцільно враховувати узагальнено, ввівши чинник під назвою часу. Найбільш простий підхід до прогнозування попиту на невеликий період часу пов'язаний з використанням так званих структурних моделей попиту. Ці моделі будують, виходячи з того, що для кожної економічної групи населення за статистичним бюджетним даними може бути розрахована властива їй економічна структура споживання. Поряд зі структурними моделями в плануванні і прогнозуванні попиту використовуються конструктивні моделі попиту, аналітичні моделі попиту і споживання, які будуються у вигляді рівнянь, що характеризують залежність споживання товарів і послуг від тих або інших чинників. Такі моделі можуть бути однофакторними і багатофакторними. 2.8. Теорія масового обслуговування в задачах маркетингу Багато які економічні задачі пов'язані з системами масового обслуговування (СМО), тобто такими системами, в яких, з одного боку, виникають масові запити (вимоги) на виконання яких-небудь послуг, а з іншого боку, відбувається задоволення цих запитів. СМО включає в себе наступні елементи: джерело вимог, що входить потік вимог, черга, обслуговуючий пристрій, потік вимог, що виходить. Дослідженням таких систем займається теорія масового обслуговування. Методами теорії масового обслуговування можуть бути вирішені багато які задачі з області маркетингу. Системи масового обслуговування (СМО) класифікуються за різними ознаками. У залежності від умов чекання початку обслуговування вимоги розрізнюють СМО з втратами (відмовами) та СМО з очікуванням. СМО, що допускає чергу, але з обмеженим числом вимог, називаються системами з обмеженою довжиною черги. СМО, що допускають чергу, але з обмеженим терміном перебування кожної вимоги в ній, називаються системами з обмеженим часом очікування. За числом каналів обслуговування СМО діляться на одноканальні та багатоканальні. За місцем знаходження джерел вимог СМО діляться на розімкнені (коли джерела вимоги знаходяться поза системою), замкнені (коли джерела знаходяться в самій системі). Можливі і інші ознаки класифікації СМО, наприклад, за дисципліною обслуговування (обслуговується одна чи декілька вимог), однофазним і багатофазним СМО та інше. Застосовувані в теорії масового обслуговування методи і моделі поділені на аналітичні та імітаційні. Аналітичні методи теорії масового обслуговування дозволяють отримати характеристики системи як деякі функції від параметрів її функціонування. Завдяки цьому з'являється можливість провести якісний аналіз впливу окремих чинників на ефективність роботи СМО. Важливою характеристикою СМО є час обслуговування вимог в системі. Час обслуговування є, як правило, випадковою величиною і, отже, може бути описаний законом розподілу. Найбільше поширення в теорії і особливо в практичному застосуванні отримав експоненціальний закон. Найбільш поширені на практиці СМО з очікуванням, де вимоги, що поступили у момент, коли всі обслуговуючі були зайняті, становляться у чергу і обслуговуються при звільненні каналів. 2.9. Застосування теорії ігор в задачах маркетингу При рішенні економічних задач, в тому числі і маркетингових, часто доводиться аналізувати ситуації, в яких стикаються інтереси двох або більш конкуруючих сторін, переслідуючих різні цілі; особливо це характерне для ринкової економіки. Такого роду ситуації називаються конфліктними. Математичною теорією розв"язання конфліктних ситуацій є теорія гри. У грі можуть стикатися інтереси двох (гра парна) або декількох (гра множинна) супротивників; існує гра з нескінченною множиною гравців. Якщо у множинній грі гравці утворять коаліції, то гра називається коаліційною; якщо таких коаліцій дві, то гра зводиться до парної. На промислових підприємствах теорія ігор може використовуватися для вибору оптимальних рішень, наприклад, при створенні раціональних запасів сировини, матеріалів, напівфабрикатів, коли протидіють дві тенденції: збільшення запасів, що гарантують безперебійну роботу виробництва, і скорочення запасів з метою мінімізації витрат на їх зберігання. Важливими поняттями є поняття оптимальної стратегії, ціни гри, середнього виграшу. Одним з основних видів ігор є матричні ігри, які називаються парними іграми з нульовою сумою (тобто один гравець виграє стільки, скільки програє другий), за умови, що кожний гравець має скінченну кількість стратегій. Існує багато методів рішення матричних ігор, серед яких і методи наближеного рішення, наприклад, метод Брауна. У багатьох ігрових задачах у сфері економіки, а також у сфері маркетингу, невизначеність випливає не через свідому протидію супротивника, а через недостатню обізнаність в умовах , у яких діють сторони, тобто коли невідомі стратегії сторін. Тоді до розгляду додається ще матриця ризиків. Для рішення таких задач використовуються критерії Лапласа, Вальда, Гурвіца та інші. 2.10. Експертні системи Експертна система - це програми ЕОМ, що використовують знання і техніку міркувань людини-експерта. Особливість експертної системи, що принципово відрізняє її від інших людино -машинних систем, полягає в наявності в її складі підсистеми пояснення. У експертних системах використовуються моделі, побудовані на спеціальних формалізмах штучного інтелекту, звані логіко-лінгвістичними. Оскільки експертні системи орієнтовані на знання і маніпуляцію з ними, то можна сказати, що з'явився новий вигляд моделювання - моделювання пізнавальної діяльності, що має широкий спектр застосування, в тому числі в області наукових досліджень. Вирішальне значення при цьому мають математичне моделювання і обчислювальний експеримент. Це відноситься до наук, де можна побудувати математичні моделі. У таких науках, як медицина, біологія, геологія, хімія і т. д., діяльність вчених на цих етапах залишається неавтоматизованою. Ось чому так популярні стали експертні системи, що вирішують задачі моделювання пізнавальної активності саме в таких областях науки. Експертні системи можуть виконувати наступні функції:
Експертні системи приводять до масової електронної технології представлення, накопичення, використання і передачі знань. Друкарські видання, в яких накопичені знання, як системи представлення знань пасивні по своїй суті. Розподілені експертні системи. Розподілені системи штучного інтелекту, утворені з окремих систем, необхідні при багатоаспектному діагнозі розпізнавання властивостей складних об'єктів, коли важлива взаємодія окремих фахівців в процесі розпізнавання і формування плану дій. Вони можуть бути реалізовані на одному багатотермінальному обчислювальному комплексі або на мережах ЕОМ. Гібридні експертні системи. Від експертних систем, заснованих на логіко -лінгвістичних моделях, гібридні експертні системи відрізняє широке використання також і математичних моделей. Традиційно автоматизовані системи проектування, планування і наукових досліджень будуються на математичних моделях. Але в них неможливо врахувати неформальні специфічні знання проектувальників, плановики, дослідників і т. д. Тому так важливо об'єднання математичних моделей з логіко -лінгвістичними. Узагальнені прикладні інтелектуальні системи. Узагальнені прикладні інтелектуальні системи можна розглядати як розрахунково-логічні системи, доповнені експертними підсистемами, або як розподілені експертні системи з сильною обчислювальною компонентою. Всі види інтелектуальних систем можуть реалізуватися на комп"ютерах. Експертні системи не можна розробляти по звичайній схемі «замовник -виконавець». Справа в тому, що знання знаходяться саме у замовника і замовник за допомогою інженерів по знаннях буде заповнювати конкретними знаннями так звані пусті експертні системи, які розробляються виконавцями. З необхідністю інтерпретації ми постійно зустрічаємося, якщо за даними (в тому числі експериментальним) потрібно встановити властивості об'єкта. |
|
1. 3 Основні характеристики, види та використання інформаційних продуктів та послуг Вступ до вивчення маркетингу інформаційних продуктів і послуг. Поняття та закони розвитку інформаційного виробництва |
МІЖНАРОДНИЙ ІНФОРМАЦІЙНИЙ БІЗНЕС: СТРУКТУРА, ІЄРАРХІЯ РИНКІВ, КЛАСИФІКАЦІЯ ПРОДУКТІВ І ПОСЛУГ У статті розглядаються проблеми мінародногo інформаційного бізнесу, функціонування світового та регіональних інформаційних ринків,... |
|
Конспект лекцій Частина II Суми Стратегічний маркетинг : конспект лекцій / укладачі: В. В. Божкова, Ю. М. Мельник, Л. Ю. Сагер. – Суми : Сумський державний університет,... |
Конспект лекцій У двох частинах Частина 2 Суми Затверджено на засіданні кафедри фінансів як конспект лекцій з дисципліни «Банківський менеджмент» |
|
Курс лекцій з дисципліни „Основи підприємницької діяльності. Менеджмент.... Рекомендовано цикловою комісією напряму «Суспільно-гуманітарні та економічні дисципліни» |
Конспект лекцій з дисципліни «Особливості водопостачання і водовідведення... Конспект лекцій з дисципліни «Особливості водопостачання і водовідведення промислових підприємств» (для студентів 5-6 курсів денної... |
|
М. Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут» Н. І. Парафійник... ДІКС; особливості пошуку інформації в інтернеті; діяльність документно-інформаційних інститутів з надання інформаційних продуктів... |
Конспект лекцІй з дисципліни “ ПОТЕНЦІАЛ і розвиток ПІДПРИЄМСТВА”... Конспект лекцій з дисципліни “Потенціал і розвиток підприємства” для студентів ІV курсу / Укл доцент кафедри економіки підприємства... |
|
КОНСПЕКТ ЛЕКЦІЙ дисципліни «Історія економічних учень» |
Опорний конспект з дисципліни „Організація торгівлі” Міністерство... Опорний конспект лекцій з дисципліни „Організація торгівлі” для студентів напряму підготовки 030510 денної форми навчання / Укладач... |