Лабораторна робота № 1
«Методи прогнозування цінової динаміки»
У лабораторній роботі розглядаються задачі прогнозування динаміки розвитку кон’юнктури ринку, а саме прогнозування можливих значень ціни товару. Для розв’язання задач цього класу маркетингової цінової політики, як правило, використовується статистична інформація щодо минулих значень ціни товару. Пропонується розрахувати прогноз ціни товару за допомогою трендових методів статистичного аналізу інформації. В якості прогностичних обрано лінійну регресійну і квазілінійні регресійні моделі.
Лабораторна робота № 2
«Визначення ціни на основі дослідження споживчих характеристик товару»
Лабораторна робота спрямована на застосування методів ціноутворення на ринку споживчих товарів, що передбачають дослідження характеристик попиту з подальшим визначенням ціни на основі цих досліджень. Такі методи об’єднані у групу непрямих методів досліджень з метою ціноутворення, які завбачають проведення детального аналізу кількісних та якісних характеристик товару. На основі цього аналізу визначають деяку інтегральну оцінку певного товару і далі за допомогою отриманих оцінок визначають ціну. У найбільш загальному вигляді таку методику можна розглядати як аналіз та формування значень повної корисності на основі вивчення значущості та корисності певних характеристик товару, отриманих шляхом вивчення вподобань споживачів. Далі здійснюється згортання оцінок корисності окремих характеристик товару у підсумкову, інтегральну оцінку, на базі якої й визначається ціна.
Лабораторна робота № 3
«Дослідження цінової еластичності»
Лабораторна робота розкриває методику дослідження цінової еластичності та зосереджує увагу на підвищенні точності розрахунку еластичності за рахунок застосування певної методики організації проведення дослідження. Вона передбачає, як перший крок, дослідження фактичних даних про продажі в декількох подібних магазинах. У результаті обробки інформації виявляється пара магазинів, що їх структури продажів і коливання обсягів продажів найбільш подібні. Один магазин слугує полем для експерименту, пов’язаного з варіюванням цін, інший — контрольним об’єктом, тобто в ньому збирається звичайна інформація про продажі за стандартними цінами. Щоб очистити експериментально отримані дані від впливу зовнішніх факторів, дані про продажі в експериментальному магазині коригуються в такій же пропорції, в якій змінилися продажі в контрольному магазині. Скориговані дані використовуються для оцінювання міри чутливості покупців до змін ціни.
Лабораторна робота № 4
«Індексний метод в аналізі цінової кон’юнктури ринку»
Лабораторна робота дає уявлення про застосування індексного аналізу в ціноутворенні. Робота складається з двох частин. У першій частині розглядаються індекси товарообігу, тобто індекс цін та індекс фізичного обсягу продукції, та шляхи застосування загальної індексної моделі за розроблення маркетингової цінової політики; у другій частині — біржові індекси та їх застосування в якості інформаційної бази за розроблення та коригування маркетингової цінової політики.
Лабораторна робота № 5
«Визначення оптимальної ціни на продукцію підприємства за розроблення маркетингових планів»
Лабораторна робота дає уявлення про загальний порядок визначення оптимальної ціни на продукцію підприємства, а також про порядок застосування головних критеріїв оптимальності ціни — обсягу прибутку та чистої поточної вартості. Пильна увага приділяється порядку розрахунку чистої поточної вартості надходжень від реалізації різних маркетингових планів. Метою роботи є визначення оптимальної ціни на умовному прикладі та обґрунтування її оптимальності.
Лабораторна робота № 1 «Методи прогнозування цінової динаміки»
Завдання до лабораторної роботи
На основі даних минулих періодів розрахувати параметри економетричних моделей.
За допомогою аналізу значень
та
обрати оптимальну модель.Розрахувати прогноз на наступний період.
Розрахувати інтервал можливих значень прогнозу.
Розрахувати прогноз за допомогою стандартних функцій електронної таблиці «EXEL».
Під час захисту лабораторної роботи вміти пояснити процес розрахунку параметрів економетричних моделей, зміст показників
та
,
порядок розрахунку інтервалу можливих
значень прогнозу, можливості застосування
вбудованих функцій електронної таблиці
«EXEL».
Теоретична частина
У процесі управління маркетинговою ціновою політикою часто виникають задачі прогнозування динаміки розвитку кон’юнктури ринку, а саме прогнозування можливих значень ціни товару. При цьому, як правило, існує необхідний обсяг статистичної інформації щодо минулих значень ціни товару. Тому пропонується розрахувати прогноз ціни за допомогою трендових методів статистичного аналізу інформації. Як прогностичні обрано лінійну регресійну та квазілінійні регресійні моделі. Нижче наведено порядок розрахунку параметрів моделей, а також розрахунку прогнозу.
1. Лінійна регресія
Модель: y = a t + b
Оцінювання параметрів моделі здійснюється за допомогою формул
,
.
Надійний інтервал значень параметрів моделі розраховується таким чином:
,
де t(, p) — критичне значення розподілу Стьюдента для ймовір- ності p з = n – 2 ступенями волі;
y — фактичне значення ціни;
— розрахункове
значення ціни;
t — період;
n — кількість спостережень.
Якщо
інтервал
,
або
вміщує у собі 0, то робиться висновок
про несуттєвість такого параметра в
економетричній моделі.
Коефіцієнт кореляції для лінійної моделі розраховується таким чином:
,
де t — період;
y —фактичне значення ціни;
— середнє
значення з усіх номерів періодів;
— середнє
значення ціни за розрахунковий період;
n — кількість спостережень.
Надійність коефіцієнта кореляції оцінюється за допомогою z-перетворення Фішера:
.
Середня похибка величини z визначається за формулою
.
Розрахункове значення t-критерію визначається за формулою
.
Якщо розрахункове значення t-критерію більше за критичне значення для n – 3 ступенів волі, то робиться висновок про суттєвість коефіцієнта кореляції та про надійність установлення регресійного зв’язку.
Для оцінювання адекватності обраної моделі спостережуваним даним можна використовувати критерій Фішера:
,
де R2 — вибірковий коефіцієнт детермінації, для лінійної регресії R2 = (rty)2;
k1 = m, m — кількість факторів, включених до моделі. В даному разі до моделі включено лише один фактор — час, тобто m = 1.
k2 = n – m – 1, n — кількість спостережень.
Якщо F-розрахункове більше за критичне значення Fk1, k2, то робиться висновок про адекватність обраної моделі спостережуваним даним.
Надійний інтервал прогнозу для лінійної регресії розраховується так. Спочатку знаходиться середньоквадратичне відхилення розрахункових значень від фактичних:
,
де — розрахункове значення ціни, яке знаходиться з лінійної моделі
.
Граничні межі інтервалу можливих значень прогнозу розраховуються за формулою
,
де t(, p) — критичне значення розподілу Стьюдента для ймовірності p з = n – 2 ступенями вільності;
— номер
періоду, для якого розраховується
прогноз;
t — період;
— середнє
значення з усіх номерів періодів.
Останнім кроком є розрахунок прогнозного інтервалу у такий спосіб:
,
.