авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 |

Методология статистического анализа маркетинговой деятельности предприятий на рынке промышленной электротехники

-- [ Страница 6 ] --

Для предприятия крайне важно знать вероятность успешного завершения сделки в зависимости от ее параметров и данных о клиенте. Такая информация позволяет более эффективно использовать имеющиеся ресурсы, прежде всего человеческие и информационные.

Задачей анализа является определение профиля клиентов, с которыми велика вероятность успешного заключения сделки для последующей концентрации усилия компании на наиболее перспективных потребителях. Данное исследование проводилось с использованием бинарной логистической регрессии и дискриминантного анализа.

Оценивалось влияние на оплату или неоплату счета, выставленного фирмой заказчику, четырех факторов:

• выписанная сумма счета, тыс.руб. (x1),

• количество заказов, ранее оплаченных заказчиком (x2),

• количество месяцев, в течение которых заказчик обращался на фирму (x3),

• сумма премиум-товара в заказе (нестандартного электрощитового оборудования), тыс.руб. (x4).

Анализ проводился по n=231 счетам компании «АртЭлектро» за 2007 г., сумма которых превышает 50 тыс. руб., как наиболее значимых для компании. Для построения логистической регрессии проводилось взвешивания исходных данных, поскольку количество наблюдений для различных уровней признака оплаты непропорционально.

Оценка логистической модели вероятности покупки имеет вид:

, где

Для интерпретации полученных коэффициентов можно преобразовать выражение:

Следовательно, при увеличении суммы заказа вероятность покупки уменьшается, но чем больше месяцев клиент сотрудничает с фирмой, тем выше вероятность покупки. При увеличении суммы счета на 1000 руб., шансы оплаты счета снижаются в 1,003 раза, а при увеличении на 1 месяц времени сотрудничества клиента с компанией, шансы возрастаю в 1,994 раза. Полученное уравнение может использоваться для классификации новых заказов и оценки вероятности их оплаты. Общий процент корректно предсказанных значений составляет 66,7%, следовательно, можно говорить об удовлетворительном качестве модели.

Пошаговый дискриминантный анализ для решения этой же задачи показал удовлетворительный результаты классификации. В среднем 68,4% наблюдаемых значений классифицированы корректно.

Каноническая дискриминантная функция имеет вид:

Если расчетное (прогнозируемое) значение превышает значение границы дискриминации, то предполагается, что заказ будет оплачен, если нет, то не будет. Среднее значение дискриминантной функции равно -0,245 для группы «Неоплата» и 0,390 для группы «Оплата» а граница дискриминации равна 0,0725.

Показано, что предсказанные значения совпадают, в среднем в 97,46% случаях. Кроме того, в результате пошаговых процедур логистической регрессии и дискриминантного анализа была получена одна и та же группа предикторов.

В пятой главе «Методологические основы статистического анализа и прогнозирования деятельности электротехнического предприятия» разработан комплексный подход к прогнозированию товарооборота электротехнического предприятия, исследовано влияние факторов на товарооборот и бизнес-портфель компании, обосновано использование адаптивных методов для прогнозирования товарооборота предприятия.

Для разработки эффективной стратегии развития компании необходимо выявить факторы, определяющие ее товарооборот (доход), которые могут относиться как к микросреде и поддаваться воздействию со стороны фирмы, так и к макросреде. Для решения задачи по месячным данным внутренней отчетности компании «АртЭлектро» и федеральной службы государственной статистики РФ за период с января 2005г. по июнь 2007г. было построено множественное уравнение регрессии товарооборота компании (y), где в качестве предикторов рассмотрены показатели, представленные в табл.5.

Таблица 5

Объясняющие переменные в модели товарооборота компании за 2005 2007гг.

Переменные

Название переменной, ед.измерен.

К какой среде относится

x1

Средняя сумма дохода на одного клиента, (тыс.руб.)

Микросреда

x2

Индекс лояльности

Микросреда

x3

Доход от премиум-товара, (тыс.руб.)

Микросреда

x4

Доля оплаченных сумм от выписанных

Микросреда

x5

Задержка отгрузки, (дн.)

Микросреда

x6

Индекс промышленного производства РФ, (% к декабрю 2004 г.)

Макросреда

x7

Объем строительства, (млр.руб.)

Макросреда

В результате пошагового алгоритма регрессионного анализа было получено уравнение вида:

(7,56) (2,81) (3,47) (2,33)

; ;;

Под уравнением регрессии представлены расчетные значения t-критерия, в соответствии с которыми все коэффициенты при регрессорах являются значимыми.

Согласно F-критерия (), уравнение регрессии значимо при . Коэффициент детерминации показывает, что предикторы, входящие в модель определяют 87% дисперсии товарооборота компании.

Анализируя нормированные коэффициенты регрессии () можно сделать вывод о том, что наибольшее влияние на доход компании оказывает средняя сумма закупок, приходящаяся на одного клиента (). Остальные показатели от объема строительства до доли оплаченных сумм влияют на доход в 2,3 – 3 раза слабее ().

Для оценки адекватности модели проводился анализ остаточной компоненты. Применение критерия согласия и критерия Дарбина-Уотсона показало, что можно исходить из нормальности и взаимной некоррелированности регрессионных остатков.

Из полученной модели, можно сделать вывод о том, что увеличение суммы, приходящегося на одного клиента на 1 тыс.руб. увеличит доход фирмы в среднем на 38 тыс.руб., рост объемов строительных работ в России на 1 млрд.руб. может привести к росту дохода на 2 тыс.руб., увеличение доли оплаченных счетов на 0,1 приведет к росту оборота на 144 тыс.руб., дохода по премиум-товарам (нестандартному электрощитовому оборудованию) составляет в среднем 40% от общего товарооборота.

Анализ бизнес-портфеля компании позволяет оценить перспективы каждого из направлений ее деятельности.

Исследование бизнес-портфеля компании «АртЭлектро» проводилось по месячным данным за 2005 – 2006гг. в условиях дефицита рыночной информации, когда не представляется возможным с достаточной точностью определить долю рынка основных конкурентов и темп роста рынка. Поэтому использовался подход, который «в первом приближении» позволяет получить результаты, опираясь исключительно на данный внутренней отчетности компании.

Анализ проводился по основным товарным группам электротехнической продукции, которые формируют ассортимент компании. В качестве параметров для анализа использовались доля товарной группы в общем товарообороте компании за год (К, %) и доля товарной группы в росте товарооборота компании за год (Т, %). Результаты анализа представлены на рис.10.

Были проанализированы изменения, произошедшие в направлениях деятельности компании за период с 2005 по 2006 г. Как следует из графика, наиболее значимым направлением являются распределительные устройства, изготавливаемые по проектам. За рассматриваемый период это направление зарекомендовало себя не только как наиболее значимое по товарообороту (рост с 21% до 31%), но и показало наиболее существенный рост, который, правда, несколько замедлился (с 51% до 45%).

 Матрица бизнес-портфеля компании «АртЭлектро» за 2005 и 2006гг. -30

Рис.10. Матрица бизнес-портфеля компании «АртЭлектро»

за 2005 и 2006гг.

Типовые распределительные устройства имеют незначительную долю в товарообороте компании, но показывают значительный рост товарооборота за год (с -8% до 13%). Показатели по устройствам защиты и управления за год не претерпели существенных изменений: 20% доля в товарообороте и 13% в росте товарооборота. Существенные изменились показатели роста по следующим товарным группам: кабельно-проводниковой продукции и трансформаторному оборудованию, причем по трансформаторному оборудованию показатель доли в товарообороте компании вырос, а по кабельно-проводниковой продукции снизился.

Можно сделать вывод о том, что стратегия компании реализуется должным образом: направление распределительных устройств активно развивается, с приоритетом проектных заказов. Устройства защиты и управления не претерпевают существенных изменений, но приносят значимую долю товарооборота. Остальные товарные направления не являются стратегически важными для компании. Оставлять их или закрывать будет зависеть от того, является ли данная продукция важной для целевых клиентов, и не требуют ли эти направления значительных ресурсов.

Для разработки бюджета компании, проведения аудита с целью корректировки маркетинговой стратегии компании строится прогноз продаж фирмы. Для решения этих задач необходимо построение помесячного прогноза товарооборота (дохода) на год. Изменение маркетинговой политики, усиление влияние одних экономических факторов и ослабление влияния других приводит к нестабильности ряда. Таким образом, влияние на прогнозируемые уровни в большей степени оказывают последние наблюдения. В этой связи для анализа временных рядов целесообразно использовать адаптивные методы прогнозирования и, в частности, модель авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего (ARIMA) Бокса-Дженкинса.

Целью приведенного ниже исследования является построение прогноза товарооборота компании на год для составления финансового плана предприятия. Исходными данными является помесячный временной ряд товарооборота за несколько последних лет.

В исследовании были построены прогнозы товарооборота двух предприятий, работающих на российском электротехническом рынке: компании «Эмтика электроком» и компании «АртЭлектро». В 1-м случае приводятся результаты прогнозирования товарооборота компании «Эмтика электроком» на 2001г. по помесячному временному ряду за период с января 1995 по декабрь 2000г. Этот период характеризуется серьезным изменением макросреды – дефолтом августа 1998г. Методологические подходы для решения этой задачи могут использоваться при анализе влияния глобального экономического кризиса на изменение динамики экономических показателей предприятий.

В результате анализа товарооборота компании «Эмтика электроком» была выбрана модель ARIMA с интервенцией, в которой регулярный и сезонный показатели авторегрессии равны единице p=Ps=1, регулярный и сезонный показатели скользящего среднего равны нулю q=Qs=0, дифференциация с единичным лагом d=1, применена интервенция постепенного устойчивого типа на 44 наблюдении (август 1998 г.). График исходного ряда с прогнозом на 2001 г. и доверительным интервалом представлен на рис.11.

Рис. 11. Прогноз товарооборота компании «Эмтика электроком» с доверительными интервалами (ARIMA с интервенцией)

Во 2-м случае был построен прогноз компании «АртЭлектро» на первую половину 2008г. В 2005г. компания изменила стратегию и переориентировалась с комплектации электротехники на сборку электрощитового оборудования.

В результате анализа динамики товарооборота компании «АртЭлектро» была выбрана модель экспоненциального сглаживания без тренда с аддитивной сезонностью (рис.12).

Как следует из рис.12, вариация исходного временного ряда значительно выше, чем в предыдущем примере и не так явно выражена тенденция изменения товарооборота.

Рис. 12. Прогноз товарооборота компании «АртЭлектро» (ARIMA)

При изменении маркетинговой политики компании для прогнозирования товарооборота оказалось целесообразным использовать модель экспоненциального сглаживания, более адекватно характеризует исходными временной ряд и обладает лучшими прогностическими свойствами.

В заключении сформулированы выводы и основные результаты проведенного исследования по совершенствованию методологии статистического анализа маркетинговой деятельности предприятий на российском рынке промышленной электротехники.

Основные положения диссертации изложены в следующих публикациях:

Монографии

1. Мхитарян С.В. Маркетинговая информационная система – М.: Эксмо, 2006. – 21 п.л.

2. Мхитарян С.В., Маркова М.В., Нетесова А.В. Применение ППП SPSS в маркетинговых проектах. Анализ потребительских предпочтений – М.: МЭСИ, 2008. – 6,3 п.л. (авт. – 5,5 п.л.)

Публикации в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК

3. Мхитарян С.В., Сенектутов А.М. Статистический анализ спроса с использованием скорректированной выборки // Прикладная эконометрика. – 2006. – №3. – 0,5 п.л. (авт. – 0,3 п.л.)

4. Мхитарян С.В. Классификация потребителей промышленной электротехники // Экономические науки. – 2006. – №11(24). – 0,5 п.л.

5. Мхитарян С.В., Сенектутов А.М. Оценка привлекательности отраслевых сегментов рынка с использованием методов повышения репрезентативности электротехники // Экономические науки. – 2008. – №7(44) – 0,5 п.л.

6. Мхитарян С.В. Специфика региональной сегментации России для промышленных предприятий // Финансы и бизнес. – 2009. – №1 – 0,5 п.л.

7. Мхитарян С.В. Исследование товарооборота компании на рынке промышленной электротехники // Вестник самарского государственного экономического университета. – 2008. – 0,5 п.л.

8. Мхитарян С.В. Оценка шансов успешного завершения сделки на электротехническом рынке // Экономические науки. – 2008. – №12(49) – 0,5 п.л.

9. Мхитарян С.В. Сегментирование рынка промышленной электротехники с помощью деревьев решений // Экономические науки. – 2008. – №12(49) – 0,5 п.л.

Учебники и учебные пособия

10. Мхитарян С.В. Маркетинг. Учебное пособие с задачами. – М.: МЭСИ, 2002. – 6,5 п.л.

11. Мхитарян С.В., Масленченко И.В. Практикум по маркетинговому анализу с использованием ППП Statistica. – М.: МЭСИ, 2002 – 2,8 п.л. (авт. – 2,2 п.л.)

12. Мхитарян С.В., Ласковец С.В. Руководство по изучению дисциплины «Маркетинг». М.: МЭСИ, 2003. – 1,5 п.л. (авт. – 1,1 п.л.)

13. Мхитарян С.В. Маркетинговое управление поставками. Учебное пособие. – М.: МЭСИ, 2003. – 3,5 п.л.

14. Мхитарян С.В. Маркетинговая информационная система. Учебное пособие. М.: МЭСИ, 2004. – 4,5 п.л. (переиздано в 2008 г.)

15. Мхитарян С.В. Стратегический маркетинг. Учебное пособие. Факультет магистерской подготовки. – М.: МЭСИ, 2005. – 8 п.л.

16. Мхитарян С.В. Мерчандайзинг, Учебное пособие. Факультет магистерской подготовки. – М.: МЭСИ, 2005. – 3 п.л.

17. Мхитарян С.В. Отраслевой маркетинг. Учебное пособие. Факультет магистерской подготовки. – М.: МЭСИ, 2005. – 6 п.л.

18. Мхитарян С.В. Отраслевой маркетинг. М.: Эксмо, 2006. – 23 п.л.

Статьи в сборниках трудов и тезисы докладов на конференциях

19. Мхитарян С.В. Статистические маркетинговые исследования мелкооптовой торговли непродовольственными товарами // Вопросы маркетинга. – M.: МЭСИ, 1994.-1,0 п.л.;



Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.