Ответы на экзамен 31-40 (31 Приемы анализа рядов динамики)

31. Приемы анализа рядов динамики, аналитическое выравнивание

Изучение и тенденции развития и сезонных колебаний в РД.
Тенденции развития РД (тренд) – изменение РД эволюционного характера, определяющее общее направление развития явления при исключении влияния случайных и систематических (сезонных) колебаний.
Методы для выявления тренда:
1. Укрупнение интервалов. РД разделяются на нек. достаточно большое число равных интервалов. Если средние уровни по интервалам не позволяют увидеть тенденцию развития, переходят к расчету уровней за большие промежутки времени, учитывая длину каждого интервала (одновременно уменьшается число интервалов).
2. Метод скользящей средней. Для более плавного выравнивания РД исходные уровни РД заменяются средними величинами (их получают из данного уровня и нескольких симметрично его окружающих). Но при этом количество рабочих членов РД уменьшается.
# месяц – yt
янв – 10, фев – 15, мар 28, апр 45…
x1 – средняя за янв, фев, март
х2 – средняя за фев, март, апр
х3 – средняя за март, апр, май
Экстраполяция – выравнивание РД для прогноза дальнейшего развития явления
Интерполяция – выравнивание РД для нахождения недостающих членов ряда.
3. Методы аналитического выравнивания РД без сезонных колебаний (методы прогнозирования):
- метод прямолинейного выравнивания
- метод криволинейного выравнивания
t – временной параметр
ŷt – выровненное значение РД
yt – фактическое значение
b – кф. регрессии (наклон прямой)
a – начальный кф.
Название криволинейной зависимости:
ŷt = … – уравнение кривой (аппроксимирующей зависимости)
Yt = … - преобразование кривой
1. Линейная (прямая)
ŷt = a + bt -
2. Экспоненциальная (простая)
ŷt = aebt, e ≈ 2,17 Yt = ln ŷt
3. Степенная
ŷt = atb Yt = lnŷt, T = lnt
4. Гиперболическая 1-го типа
ŷt = a + b/t T = 1/t
5. Гиперболическая 2-го типа
ŷt =1/(a+bt) Yt = 1/ ŷt
6. Гиперболическая 3-го типа
ŷt = t/(a+bt) Yt = 1/ ŷt, T = lnt
7. Логарифмическая
ŷt = a + b lnt T = lnt
8. S-образная
ŷt = ea+b/t Yt = lnŷt, T = lnt

9. Обратная логарифмическая
ŷt = 1 / (a+b lnt) Yt = 1/ŷt, T = lnt
10. Модифицированная экспонента
ŷt = a+bct -
11. Кивая Гомперца
ŷt = abc^t Yt = lg ŷt
12. Логистическая
ŷt = 1 / (a+bct) Yt = 1/ŷt
Методы аналитического выравнивания (прямолинейного и криволинейного) с помощью аппроксимации (подгонки) уравнения регрессионной зависимости используются для краткосрочного и среднесрочного прогнозирования.
4. Методы аналитического выравнивания РД с сезонными колебаниями:
1) метод гармонического анализа (синусоида)
2) ряд Фурье
3) методы экспоненциального сглаживания
Выбор наилучшей аппроксимирующей зависимости осуществляется:
1) min стандартные ошибки
minSr = √[∑(yt-ŷt)2/(n-p-1)]
p – количество параметров в уравнении регрессии
2) min остаточной дисперсии
minσ2ост = ∑(ŷt-yt)2/n
3) max кф. детерминации
maxr2
Метод Брианта:
с = [(n-1) ∑yt*yt+1 - ∑yt*∑yt+1] / [(n-1) ∑yt2 – (∑yt)2] (* здесь ∑ от t=1 до n-1)
b = [n∑ctyt - ∑ctyt] / [n∑c2t – (∑ct)2]
а = [∑yt - b∑ct] / n
n – количество членов в РД
Для п.п. с 10 по 12 (где 3 параметра) – метод Брианта
Для п.п. с 1 по 9 (где 3 параметра) – метод Гомеса
Для линейной зависимости:
a = (∑yt - b∑t) / n
b = (n∑tyt - ∑t∑yt) / (n∑t2 – (∑t)2)
Уравнение логисты:
ŷt = 1 / (a+bct) Yt = 1/ ŷt
с = [(n-1) ∑Yt*Yt+1 - ∑Yt*∑Yt+1] / [(n-1) ∑Yt2 – (∑Yt)2] (* здесь ∑ от t=1 до n-1)
b = [n∑ctYt - ∑ctYt] / [n∑c2t – (∑ct)2]
а = [∑Yt - b∑ct] / n


32. Выборочное наблюдение и система ошибок выборочного наблюдения.
Выборочное наблюдение – одно из наиболее современных видов статистического наблюдения. Выборочное наблюдение – это такое наблюдение, при котором обследованию подвергается часть единиц изучаемой совокупности, отобранных на основе научно разработанных принципов, обеспечивающих получение достаточного количества достоверных данных, для того чтобы охарактеризовать всю совокупность в целом.
Средние и относительные показатели, полученные на основе выборочных данных, должны достаточно полно воспроизводить или репрезентатировать соответствующие показатели совокупности в целом.
Ошибки выборки:

Чтобы оценить степень точности выборочного наблюдения, необходимо оценить величину ошибок, которые могут возникнуть в процессе проведения выборочного наблюдения.
Основное внимание уделяется случайным ошибкам репрезентативности.

Выборочное наблюдение.
Статистическое исследование может осуществляться по данным несплошного наблюдения, основная цель которого состоит в получении характеристик изучаемой совокупности по обследованной ее части. Одним из наиболее распространенных в статистике методов, применяющих несплошное наблюдение, является выборочный метод.
Под выборочным понимается метод статистического исследования, при котором обобщающие показатели изучаемой совокупности устанавливаются по некоторой ее части на основе положений случайного отбора. При выборочном методе обследованию подвергается сравнительно небольшая часть всей изучаемой совокупности (обычно до 5 — 10%, реже до 15 — 25%). При этом подлежащая изучению статистическая совокупность, из которой производится отбор части единиц, называется генеральной совокупностью. Отобранная из генеральной совокупности некоторая часть единиц, подвергающаяся обследованию, называется выборочной совокупностью или просто выборкой.
Значение выборочного метода состоит в том, что при минимальной численности обследуемых единиц проведение исследования осуществляется в более короткие сроки и с минимальными затратами труда и средств. Это повышает оперативность статистической информации, уменьшает ошибки регистрации.
В проведении ряда исследований выборочный метод является единственно возможным, например, при контроле качества продукции (товара), если проверка сопровождается уничтожением или разложением на составные части обследуемых образцов (определение сахаристости фруктов, клейковины печеного хлеба, установление
В генеральной совокупности доля единиц, обладающих изучаемым признаком, называется генеральной долей (обозначается р), а средняя величина изучаемого варьирующего признака — генеральной средней (обозначается ).
В выборочной совокупности долю изучаемого признака называют выборочной долей, или частостью (обозначается ), а среднюю величину в выборке — выборочной средней (обозначается ).

Выборочное наблюдение по методу отбора:
• Повторное
Попавшая в выборку единица после регистрации наблюдаемых признаков возвращаются в генеральную совокупность для участия в дальнейшей процедуре отбора.
Объем генеральной совокупности остается неизменным, что обуславливает постоянное попадание в выборку какой-либо единицы.

• Не повторное
Попавшая в выборку единица не возвращается в совокупность, из которой происходит отбор.

Ошибка выборки — это объективно возникающее расхождение между характеристиками выборки и генеральной совокупности. Она зависит от ряда факторов: степени вариации изучаемого признака, численности выборки, методом отбора единиц в выборочную совокупность, принятого уровня достоверности результата исследования.
Определение ошибки выборочной средней.
Средняя ошибка выборки используется для определения возможных отклонений показателей выборочной совокупности от соответствующих показателей генеральной совокупности.
С определенной вероятностью можно утверждать, что эти отклонения не превысят заданной величины , которая называется предельной ошибкой выборки.

При случайном повторном отборе средняя ошибка выборочной средней рассчитывается по формуле:
,
где — средняя ошибка выборочной средней;
— дисперсия выборочной совокупности;
n — численность выборки.

При бесповторном отборе она рассчитывается по формуле:
,
где N — численность генеральной совокупности.
Определение ошибки выборочной доли.
При повторном отборе средняя ошибка выборочной доли рассчитывается по формуле:
,

где — выборочная доля единиц, обладающих изучаемым признаком;
— число единиц, обладающих изучаемым признаком;
— численность выборки.
При бесповторном способе отбора средняя ошибка выборочной доли определяется по формулам:

Предельная ошибка выборки связана со средней ошибкой выборки отношением:
.
При этом t как коэффициент кратности средней ошибки выборки зависит от значения вероятности Р, с которой гарантируется величина предельной ошибки выборки.
Предельная ошибка выборки при бесповторном отборе определяется по следующим формулам:
,
.
Предельная ошибка выборки при повторном отборе определяется по формуле:
,
.
коэффициент, зависящий от вероятности, с которой можно гарантировать определенные размеры предельной ошибки выборки. Применительно к выборочному методу из теоремы Черышева следует, что с увеличением значений величина вероятности быстро приближается к единице.
t p
1 0,683
2 0,954
3 0,997
4 0,999936
: :

В связи с этим, увеличивая численность выборки, можно отклонение выборочной средней от генеральной довести до сколь угодно малых размеров, причем это результат можно




Показатели Обозн. Способ выборки
повторное бесповторное
1. Средняя ошибка выборки
- при количественной выборке или

n – численность выборочной совокупности
N – генеральная совокупность
- при выборке в долях
2. Предельная ошибка выборки
- при количественной выборке
- при выборке в долях
t – коэффициент доверия; зависит от вероятности p (p=0,683 t=1; p=0,955 t=2; p=0,007 t=3)
3. Численность выборки
- при количественной выборке
- при выборке в долях
4. Относительная ошибка выборки
- при количественной выборке
- при выборке в долях


33. Корреляционно-регрессионные методы изучения взаимосвязи явлений.
В статистике принято различать следующие виды зависимости:
1. парная корреляция – связь между 2мя признаками результативным и факторным, либо между двумя факторными.
2. частная корреляция – зависимость между результативным и одним факторным признаком при фиксированном значении другого факторного признака.
3. множественная корреляция – зависимость результативного признака от двух и более факторных признаков включенных в исследование.
Множественная корреляция.
Изучение связи между результативным и двумя или более факторными признаками называется множественной регрессией. При исследовании зависимостей методами множественной регрессии ставят 2 задачи.
1. определение аналитического выражения связи между результативным признаком у и фактическими признаками х1, х2, х3, …хк, т.е. найти функцию у=f(х1, х2, …хк)
2. Оценка тесноты связи между результативным и каждым из факторных признаков.
Корреляционно-регрессионная модель (КРМ) – такое уравнение регрессии, которое включает основные факторы, влияющие на вариацию результативного признака.
I. все множество связей между переменными, встречающиеся на практике достаточно полно описывается функциями 5-ти видов:
1. линейная:
2. степенная:
3. показательная:
4. парабола:
5. гипербола:
хотя все 5 функций присутствуют в практике КРА, наиболее часто используется линейная зависимость, как наиболее простая и легко поддающаяся интерпретации уравнение линейной зависимости: , к – множество факторов включающихся в уравнение, bj – коэффициент условно-чистой регрессии, который показывает среднее по совокупности отклонение результативного признака от его среднего значения при отклонении фактора xj от своей средней величины на единицу при условии, что все остальные факторы, входящие в уравнение сохраняют средние значения.
Применение математического аппарата корреляции и регрессии к изучению показателей работы организаций связи обусловливает необходимость последовательного решения трех задач: обоснование теоретической формы связи, определение параметров аналитического уран- нения связи и количественное измерение тесноты связи между результативным и факторными признаками. Первые две задачи решаются с помощью регрессионного анализа, третья — на основе корреляционного и дисперсионного анализа. Корреляционно-регрессионный анализ как общее понятие включает в себя измерение тесноты связи, направление связи и установление аналитического выражения формы связи (уравнения регрессии).
Функциональные связи исследуются статистикой связи на основе индексного и балансового методов, корреляционные связи — методов графического изображения, приведения (сравнения) параллельных рядов, аналитических группировок, корреляционно-регрессионного анализа.
Наиболее простым и эффективным способом выявления взаимосвязей между явлениями, с которого начинается корреляционный анализ, является графический метод. Для этого на координатном поле наносят точки, соответствующие значениям изучаемых признаков х и у. На оси абсцисс откладывают значения факторного признака х, на оси ординат — результативного признака у. Совокупность точек образует корреляционное поле. По характеру расположения точек на корреляционном поле можно судить о направлении и силе связи. Если точки беспорядочно разбросаны по полю, то зависимость между переменными отсутствует ; если точки образуют эллипс, т.е. концентрируются вокруг оси, идущей из нижнего левого угла в верхний правый (или наоборот), то имеется прямая (или обратная) зависимость между исследуемыми признаками

Сущность метода приведения параллельных рядов состоит в сопоставлении рядов, ранжированных по факторным признакам. Для этого все единицы исследуемой совок-ти располагают в возраст. или убыв. порядке по уровню факторного признака, парал-но располагают знач-ия результативного признака. Посредством сопоставления расположенных таким образом рядов выявляется наличие связи и ее направление.
К важнейшим приемам выявления зависимостей между признаками относится метод аналитических группировок. Единицы совокупности группируются по факторному признаку, и для каждой группы рассчитывается среднее значение результативного признака. Сопоставление изменения средних значений результат. признака по группам с изменением факторного признака позволяет установить направление и характер связи между ними.
Искусство группировки состоит в том, чтобы было образовано такое количество групп, при котором в вариации групповых средних отчетливо проявилось бы влияние группироночного признака.
М-д группировки предполагает сравнение не индивидуальных знач-ий факт. и рез-го признаков, а групповых средних, которые, являясь обобщающими пок-лями, выражают коррел-ую связь более рельефно, чем при параллельном сравнении рядов.
С широким применением инф-ых технологий и стандартного программного обеспечения экон-ких расчетов в отрасли связи все большее распространение получает корреляционно-регрессионный метод анализа взаимосвязей, позволяющий строить модели сложных явлений, выявлять факторы изменения экономических показателей в зависимости от различных причин и рассчитывать вероятные значения исследуемых показателей при определенных условиях и в будущем.
Обычно исследование экономических явлений начинается с изучения парных связей между результативным признаком и каждым из определяющих его факторов. Однако изучение только парных зависимостей оказывается малоэффективным при использовании полученных результатов в планировании, так как действительности свойственна множественность взаимосвязей и исследовать социально-экономичес явления необходимо комплексно. Уровень какого-либо результативного показателя зависит от множества взаимосвязанных факторов, действующих с разной силой и в противоположных направлениях; их влияние на результативный показатель нельзя рассматривать как простую сумму изолированных парных влияний. Это обусловливает ограниченность использования парных уравнений регрессии и построения однофакторных моделей. В условиях действия множества факторов показатели парной связи оказываются условными и неточными. Специфика корреляционных связей требует построения многофакторных моделей — уравнений множественной регрессии.










34. измерение тесноты связи и интерпритация параметров уравнения регрессии в однофак и многофак системах
Применение корреляционно-регрессионного метода анализа явлений начнем с оценки парной корреляции и построения однофакторной модели зависимости результативного признака от факторного в виде уравнения корреляционной связи. Уравнение корреляционной связи часто называют уравнением регрессии, показывающим вид зависимости среднего значения результативного признака от факторного.
Аналитическая связь между результативным и факторным признаками может описываться уравнениями:
• прямой ־уч= а0 + а1х;
• гиперболы ־уч = а0 + а1/х;
• параболы 2-го порядка ־уч = ао + а1х + а2х2
• степенной функции ־уч = аох а1и т.д.
Прежде чем приступить к построению модели — уравнения регрессии, необходимо выбрать тип функции, т.е. форму корреляционной связи. Некоторые данные о форме связи можно получить из графика эмпирической линии регрессии. Если на корреляционном поле соединить точки отрезками прямой, то получится ломаная линия с некоторой тенденцией к росту или снижению, которая и называется эмпирической линией регрессии.






Показателями тесноты корреляц. св. при однофак. сист. служат коэф. и индекс корреляции
Теснота св. между у и х измер.отношением факт.дисперсии к общей дисперсии результативного признака, наз-ым индексом детерминации ή2=√σ2у־х/σ2у
Корень квадр. из инд. детерминации есть инд. корреляции
ή=√σ2у־х/σ2у

Практика многофакторного регрессионного анализа социальноэкономических явлений показывает, что для описания их взаимосвязей можно использовать пять типов моделей:
• линейная ао + а1х1 + а2х2 + ... + ах0
• степенная У1,2..т = аох1х2 • ... .
• показательная = €ао+аIхI+азх2+...+а,хт.
• параболическая 12.п = ао + аiх? + а2х + ... + ах
• гиперболическая 1,2..п = а0 + + + +
Чаще всего останавливаются на линейных моделях. Это объясняется тем, что, во-первых, параметры линейных уравнений легко интерпретируются, сами модели просты и удобны для экономического анализа, во-вторых, при желании любую функцию путем логарифмирования или замены переменных можно свести к линейной форме.
В уравнении множественной регрессии в линейной форме параметры а1, а2, а3, ..., а, — коэффициенты регрессии, показывают степень влияния соответствующих факторов на результативный признак при закреплении остальных факторов на среднем уровне, т.е. насколько изменится у при увеличении соответствующего фактора на 1 пункт его единицы изменения; параметр а0 — свободный член, экономического смысла не имеет.
Параметры уравнения множественной регрессии, как и парной, рассчитываются методом наименьших квадратов на основе решения системы нормальных уравнений. для линейного уравнения регрессии с n факторами стромтся система из (n+1) нормальных уравнений:



торов , включенных в модель; σ 2 у –у־х1…хn -остаточная дисперсия результативного признака.

35. Показатели вариации. Дисперсия, способы ее исчисления.
Различие индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности в статистике называется вариацией признака.
Она возникает в результате того, что его индивидуальные значения складываются под совокупным влиянием разнообразных факторов, которые по-разному сочетаются в каждом отдельном случае.
Средняя величина — это абстрактная, обобщающая характеристика признака изучаемой совокупности, но она не показывает строения совокупности, которое весьма существенно для ее познания. Средняя величина не дает представления о том, как отдельные значения изучаемого признака группируются вокруг средней, сосредоточены ли они вблизи или значительно отклоняются от нее. В некоторых случаях отдельные значения признака близко примыкают к средней арифметической и мало от нее отличаются. В таких случаях средняя хорошо представляет всю совокупность.
В других, наоборот, отдельные значения совокупности далеко отстают от средней, и средняя плохо представляет всю совокупность.
Колеблемость отдельных значений характеризуют показатели вариации.
Термин "вариация" произошел от латинского variatio –“изменение, колеблемость, различие”. Однако не всякие различия принято называть вариацией. Под вариацией в статистике понимают такие количественные изменения величины исследуемого признака в пределах однородной совокупности, которые обусловлены перекрещивающимся влиянием действия различных факторов. Различают вариацию признака: случайную и систематическую.

Анализ систематической вариации позволяет оценить степень зависимости изменений в изучаемом признаке от определяющих ее факторов. Например, изучая силу и характер вариации в выделяемой совокупности, можно оценить, насколько однородной является данная совокупность в количественном, а иногда и качественном отношении, а следовательно, насколько характерной является исчисленная средняя величина. Степень близости данных отдельных единиц хi к средней измеряется рядом абсолютных, средних и относительных показателей.
Абсолютные и средние показатели вариации
и способы их расчета.
Для характеристики совокупностей и исчисленных величин важно знать, какая вариация изучаемого признака скрывается за средним.
Для характеристики колеблемости признака используется ряд показателей. Наиболее простой из них - размах вариации.
Размах вариации - это разность между наибольшим ( ) и наименьшим ( ) значениями вариантов.

Чтобы дать обобщающую характеристику распределению отклонений, исчисляют среднее линейное отклонение d, которое учитывает различие всех единиц изучаемой совокупности.
Среднее линейное отклонение определяется как средняя арифметическая из отклонений индивидуальных значений от средней, без учета знака этих отклонений:
.
Порядок расчета среднего линейного отклонения следующий:
1) по значениям признака исчисляется средняя арифметическая:
;
2) определяются отклонения каждой варианты от средней ;
3) рассчитывается сумма абсолютных величин отклонений: ;
4) сумма абсолютных величин отклонений делится на число значений:
.
Если данные наблюдения представлены в виде дискретного ряда распределения с частотами, среднее линейное отклонение исчисляется по формуле средней арифметической взвешенной:

Порядок расчета среднего линейного отклонения взвешенного следующий:
1) вычисляется средняя арифметическая взвешенная:
;
2) определяются абсолютные отклонения вариант от средней / /;
3) полученные отклонения умножаются на частоты ;
4) находится сумма взвешенных отклонений без учета знака:
;
5) сумма взвешенных отклонений делится на сумму частот:
.
Расчет дисперсии и среднего квадратического отклонения по индивидуальным данным и в рядах распределения.
Основными обобщающими показателями вариации в статистике являются дисперсии и среднее квадратическое отклонение.
Дисперсия - это средняя арифметическая квадратов отклонений каждого значения признака от общей средней. Дисперсия обычно называется средним квадратом отклонений и обозначается . В зависимости от исходных данных дисперсия может вычисляться по средней арифметической простой или взвешенной:
— дисперсия невзвешенная (простая);
— дисперсия взвешенная.
Среднее квадратическое отклонение представляет собой корень квадратный из дисперсии и обозначается S:
— среднее квадратическое отклонение невзвешенное;
— среднее квадратическое отклонение взвешенное.
Среднее квадратическое отклонение - это обобщающая характеристика абсолютных размеров вариации признака в совокупности. Выражается оно в тех же единицах измерения, что и признак (в метрах, тоннах, процентах, гектарах и т.д.).
Среднее квадратическое отклонение является мерилом надежности средней. Чем меньше среднее квадратическое отклонение, тем лучше средняя арифметическая отражает собой всю представляемую совокупность.
Вычислению среднего квадратического отклонения предшествует расчет дисперсии.

Порядок расчета дисперсии взвешенную:
1) определяют среднюю арифметическую взвешенную
;
2) определяются отклонения вариант от средней ;
3) возводят в квадрат отклонение каждой варианты от средней ;
4) умножают квадраты отклонений на веса (частоты) ;
5) суммируют полученные произведения
;
6) Полученную сумму делят на сумму весов
.

Свойства дисперсии.
Уменьшение или увеличение весов (частот) варьирующего признака в определенное число раз дисперсии не изменяет.
Уменьшение или увеличение каждого значения признака на одну и ту же постоянную величину А дисперсии не изменяет.
Уменьшение или увеличение каждого значения признака в какое-то число раз к соответственно уменьшает или увеличивает дисперсию в раз, а среднее квадратическое отклонение - в к раз.
Дисперсия признака относительно произвольной величины всегда больше дисперсии относительно средней арифметической на квадрат разности между средней и произвольной величиной: . Если А равна нулю, то приходим к следующему равенству: , т.е. дисперсия признака равна разности между средним квадратом значений признака и квадратом средней.
Каждое свойство при расчете дисперсии может быть применено самостоятельно или в сочетании с другими.
Порядок расчета дисперсии простой:
1) определяют среднюю арифметическую ;
2) возводят в квадрат среднюю арифметическую ;
3) возводят в квадрат каждую варианту ряда ;
4) находим сумму квадратов вариант ;
5) делят сумму квадратов вариант на их число, т.е. определяют средний квадрат ;
6) определяют разность между средним квадратом признака и квадратом средней .

Рассмотрим расчет дисперсии в интервальном ряду распределения.
Порядок расчета дисперсии взвешенной (по формуле ):
1) определяют среднюю арифметическую ;
2) возводят в квадрат полученную среднюю ;
3) возводят в квадрат каждую варианту ряда ;
4) умножают квадраты вариант на частоты ;
5) суммируют полученные произведения ;
6) делят полученную сумму на сумму весов и получают средний квадрат признака ;
7) определяют разность между средним значением квадратов и квадратом средней арифметической, т.е. дисперсию .

























36. Сущность,принципы и виды маркетинга. Инструменты маркетинга.

Сущность маркетинга – производить то, что нужно рынку.
Маркетинг – это 1концепция управления производством и реализации продукции 2в условиях рыночных отношений, 3ориентированная на удовлетворение потребительского спроса и получение прибыли 4на основе изучения и прогнозирования рыночной конъюнктуры, разработки стратегии и тактики поведения на рынке, направленных на 5согласование возможностей предприятия и потребностей клиентов.

1. Именно в стратегическом маркетинге произошло сращивание маркетинга и теории управления. Менеджмент – управление предприятием в целом, в т.ч. управление маркетингом. Маркетинг – одна из важнейших функций менеджмента.
2. В условиях РО требования диктует потребитель на рынке.
3. Суть маркетинг – производить то, что нужно.
4. Самое главное – изучать рынок, т.к. он изменяется довольно быстрыми темпами.
5. Согласование собственных возможностей и потребителей рынка. Любое предприятие может найти свою рыночную нишу: надо всегда эффективно использовать то, что есть (# что сделать, чтобы эффективно использовать ресурсные потенциалы).

Принципы маркетинга:

1. Ориентация на клиента (потребителя). Всю деятельность предприятия надо подчинить потребителю (# бесплатная доставка, скидки и т.д.). Удобство общения потребителя с производителем.

2. Нацеленность на перспективу. Не надо останавливаться на достигнутом. Ориентация на постоянное обновление ассортимента.

3. Комплексный подход к организации маркетинговой деятельности. Не должны существовать в предприятии отдельные разрозненные отделы. Все согласованные действия д.б. в рамках общей стратегии, общее руководство.

4. Гибкость и адаптивность. Вся система д.б. гибкой. Создание отличительных от конкурентов преимуществ.

5. Активное воздействие на потребителя. Сейчас любое новшество проходит тяжело => с потребителем надо активно работать. У людей уже есть стереотипы, надо их менять, спрос надо создавать, т.е. воздействовать на него.

6. Принцип экономической эффективности. Четко отслеживать доходы, которые получили (д.б. больше расходов), какой дополнительный объем расходов должны получить.


Виды маркетинга:
I В зависимости от рынка на котором работает предприятие различают:
1) внутринациональный маркетинг.
2) международный маркетинг.
а) экспортный маркетинг.
б) мультинациональный маркетинг.
в) глобальный маркетинг(Макдональдс).
II В зависимости от сферы деятельности:
1)товарный маркетинг.
а) товары массового спроса.
б) товары производственного назначения.
2) маркетинг услуг.
3) научно-технический маркетинг(Ноу-хау).
4) маркетинг некоммерческой деятельности(соц.реклама

Эти виды маркетинга могут встречаться как в международном, так и в внутринациональном маркетинге.

Маркетинговый микс – совокупность инструментов маркетинга, используемых компанией для получения ответной реакции со стороны рынка. В него входит все, что предприятие может предпринять для оказания воздействия на потребительский спрос.

Маркетинговый микс включает:
1) продукт (product)
2) цена (price)
3) сбытовая система (place)
4) система продвижения

Маркетинговый микс = инструменты маркетинга = комплекс маркетинга. На современном этапе: система 5Р. 5) обслуживающий персонал.































37. Анализ маркетинговых возможностей предприятия и маркетинговое планирование.
Спрос, установленный в результате комплексного изучения рынка характеризует потенциальный объем услуг, который может найти своих потребителей в ближайшей или более отдаленной перспективе. Степень удовлетворения платежеспособного спроса определяется производственным потенциалом организации связи: основными и оборотными производственными фондами, трудовыми ресурсами, используемыми технологиями, степенью автоматизации и механизации производственных процессов, способностью к созданию услуг рыночной новизны, конкурентоспособных на региональном рынке, к организации эффективной рекламы и сервисного обслуживания клиентов. Поэтому оценка возможностей организации по удовлетворению существующего и прогнозируемого спроса на ее продукцию является важнейшей функцией маркетинговой службы.

Этапы маркетингового планирования:
I Анализ маркетинговых возможностей. На этом этапе предприятию нужно:
- оценить своё положение
- оценка давления со стороны внешней среды
- оценить перспективы компании при существующей ситуации
Методы анализа:
1.GAP анализ. метод стратегического разрыва. Используется для оценки собственных производственно-ресурсных возможностей.
2. SWOT анализ- метод анализа в стратегическом планировании, заключающийся в разделении факторов и явлений на четыре категории: Strengths (Сильные стороны), Weaknesses (Слабые стороны), Opportunities (Возможности) и Threats (Угрозы).
Положительное влияние Отрицательное влияние
Внутренняя среда Strengths (Сильные стороны) Weaknesses (Слабые стороны)
Внешняя среда Opportunities (Возможности) Threats (Угрозы)

3. Ситуационный анализ. Предполагает последовательное рассмотрение всех аспектов деятельности предприятия с учётом влияния внешней среды.

II Маркетинговый синтез. Формулируются цели, даётся оценка.
Цели организации должны согласовываться с её миссией. Главная цель организации, представленная в наиболее полной форме и чётко выражающая основную причину её существования.

III Стратегической планирование.
Происходит выдвижение стратегии, оценка ресурсов, выбор стратегии.

IV Оперативное планирование.
На этом этапе происходит конкретизация стратегии, разработка тактических планов.
С учётом специфики своей деятельности предприятие самостоятельно определяет:
- методологию планирования.
- методы расчёта плановых показателей.
- организацию процесса планирования.


38. Комплексное исследование регионального рынка. Сегментация рынка.
Исследование рынка – начальный этап маркетинговой деятельности компании. Цели этого этапа – оценка существующей ситуации, прогнозирование изменений на рынке, обоснование объема производства и номенклатуры услуг, внедрения новых технологий, совершенствование процессов сбыта и обслуживания, разработка мероприятий по стимулированию продаж и формированию спроса.


Исследования рынка бывают: комплексные и одноцелевые.(на всякий случай).
I Анализ макросреды. Анализ условий деятельности предприятий.
II Изучение потребителей:
- сегментация рынка и выделение целевых сегментов.
- составление профилей целевых сегментов(описание сегмента).
- анализ факторов, влияющих на покупательское поведение.
- моделирование покупательского поведения.
III Изучение спроса:
- анализ существующего спроса
- выявление и оценка факторов, влияющих на спрос.
- анализ ценовой эластичности спроса.
- прогнозирование спроса.
IV Изучение предложения:
- анализ технологических тенденций отрасли.
- оценка и ранжирование потребительских параметров продукции.
- изучение предпочтительности продуктов разных производителей.
- изучение и прогнозирование жизненного цикла продуктов.
- оценка конкурентоспособности продуктов различных производителей.
V Изучение конкуренции
- анализ общих условий конкуренции.
- оценка ёмкости рынка
- выявление конкурентов, оценка их рыночных долей.
- анализ деятельности основных конкурентов
- оценка конкурентоспособности компании в целом.
VI Анализ фирменной структуры рынка.
- изучение возможных поставщиков.

Сегментация рынка.
Это разделение потребителей на группы, характеризующиеся различными требованиями к продуктам и различной реакцией на действие маркетингового характера.
Цель сегментации – выявить у каждой группы потребителей сравнительно однородные требования к продукции и сориентировать свою производственную и маркетинговую политику на удовлетворение этих специфических требований.
Группы критериев:
1) социально- демографические(возраст,пол,род занятий)
2) географические(место проживания)
3) экономические(уровень доходов)
4) поведенческий критерий(искомые выгоды)
5) повод для совершения покупки
6) интенсивность потребления
7) статус пользователя
8) отношение к новшествам
9) психографическая сегментация


39. Товарная политика предприятия.Концепция жизненного цикла товаров(услуг).

Товарная политика – это комплекс управленческих решений и мероприятий по эффективному управлению продуктовым ассортиментом, т.е. ассортиментом производимой предприятием продукции. В основу ТП могут быть положены два принципа:
Принцип синергизма. Вся производимая продукция внутренне увязана между собой (с т.зр. оборудования, каналов сбыта, технологий, производственных мощностей и т.д.; # бытовая техника). Основной (+): экономия издержек; (–): в случае неблагоприятной конъюнктуры предприятие м.б. очень уязвимо.
Принцип стратегической гибкости. Предприятие выбирает стратегию диверсификации (производятся разные продукты; разные направления деятельности). (–) увеличиваются производственные, сбытовые издержки; (+) предприятие более устойчивое (стоимость акций более высокая), предприятие менее подвергнуто конъюнктурным колебаниям.
ТП включает четыре направления:
• Ассортиментная политика.
• Инновационная политика
• Комплекс мероприятий по повышению качества и конкурентоспособности продукции
• Политика в области упаковки
Основу ТП составляет ассортиментная политика. Она включает:
o Определение номенклатуры продукции (что производить?)
o Планирования объемов производства (сколько производить?).
o Разработка оптимального товарного портфеля с 2 позиций:
 - стратегической (устойчивое развитие на перспективу)
 - тактической (прибыльности продукта)
Жизненный цикл продукта – период времени от момента первого появления продукта до момента прекращения продаж на данном рынке. Жизненный цикл продукта – это модель рыночной реакции на продукт, выраженная в стоимостном и временном параметрах.
I. Внедрение. Товар начинает продаваться на данном рынке. Продажи растут достаточно медленными темпами. Товар новый, неизвестный, «пионерный» продукт; издержки высокие.
II. Рост. Этот этап предпочтителен: самые высокие темпы роста продаж. На рынке достаточно много свободных сегментов, конкуренция не достаточно сильная. Снижаются издержки. Широкие возможности по привлечению клиентов.
III. Зрелость характеризуется стабилизацией продаж, насыщением. Постепенно продукт морально устаревает, от того на сколько быстро, зависит длительность стадии.
IV. Спад самая непривлекательная для предприятия.
На каждой стадии предприятию надо разрабатывать свою стратегию:
I. – реклама носит ярко выраженный информационный характер, осн. задача – донести информацию (много рекламы)
II. – не нужна чисто информационная реклама; на этой стадии развивается конкуренция => меняется характер рекламы, меняется ценовая политика.
Основные положения концепции ЖЦ:
• Срок жизни товара ограничен, рано или поздно он будет вытеснен другими товарами
• ЖЦ любого продукта вкл. 4 стадии. Переход от стадии к стадии характеризуется колебаниями продаж и прибыли.
• Практически у любого предприятия есть возможность «оживить» цикл (актуально на II стадии). Способы оживления ЖЦ:
Модификация продукта, как правило, за счет внедрения более перспективных новых технологий. Продукт приобретает новые свойства и дополнительный всплеск спроса. (# производство автомат. стиральных машин, # на рынке связи: переход от ДШ-АТС к на цифровые)
Модификация рынка чаще используется в междун. маркетинге: товар ищет другие рынки – страны сбыта.





40. Коммуникационная политика предприятия.

Система маркетинговых коммуникаций предприятия
Система маркетинговых коммуникаций предприятия – совокупность инструментов комплексного воздействия на внешнюю и внутреннюю среду организации.



Схема коммуникационного процесса:



Данный процесс будет маркетинговым, если от взаимодействия с той или иной группой зависят коммерческие результаты предприятия.

Четыре группы маркетинговых коммуникаций:
1) реклама
2) связи с общественностью
3) директ-маркетинг (или прямой маркетинг)
4) стимулирование продаж

Сущность и виды рекламы
Реклама – целенаправленное распространение информации о товарах, ценах, видах обслуживания или предприятий в целом, предпринимаемое для привлечения внимания, формирования и поддержания спроса на его продукцию.
Классификация рекламы:
1. В зав. от цели:
1) имидж-реклама (создание имиджа предприятия; упор на преимущества, которые отсутствуют у конкурентов; задача – продвинуть предприятие в целом; эта реклама дорогая, красивая, как правило ее нет в газетах)
2) стимулирующая р. (цель – продвинуть какой-то опред. продукт; это реклама одного продукта; указываются цены продукта, м.б. информация о распродаже)
3) стабилизирующая р. (цель – показать условия стабильности на рынке: обращение к старым рекламным роликам)

2. В зав. от стадии жизненного цикла:
1) информационная р. (на стадии внедрения; это распространение информации о чем-то новом)
2) увещевательная р. (на стадии роста; это более агрессивная реклама: показывает особенность не одного продукта, а особенности компании; цель – привлекать больше потребителей, при этом отстраиваясь от конкурентов)
3) напоминающая р. (на стадии зрелости; цель – сохранить клиентскую базу)

3. В зав. от стратегии охвата рынка:
1) однородная р. (не учитывает специфику отдельных рынков, # реклама, переведенная на разные языки)
2) неоднородная р. (учитывает специфику отдельного рынка, # «Ява» – наш ответ Америке)

4. В зав. от способа реализации:
1) непосредственная р. (в ней четко указываются рекламодатель и рекламируемый продукт)
2) косвенная р. (# реклама с известным актером, со специалистом; ее большинство осуществляется на коммерческой основе; потребителю явно не навязывается товар)

5. В зав. от формы психологического воздействия:
1) эмоциональная р. (ассоциация с приятными воспоминаниями и т.п.)
2) рациональная р. (более четкая)

Эти виды рекламы отличаются: содержанием, используемыми каналами распространения информации, стоимостью, частотой появления, длительностью.

Рекламные средства
Рекламные средства – это каналы распространения:
1) телевидение
2) радио
3) газеты
4) журналы
5) Интернет
6) на щитах
7) на транспорте