3.2. Корреляционный анализ

Корреляционный анализ устанавливает тесноту связи между несколькими параметрами. Это может быть зависимость, определяющая степень влияния какого-либо параметра (например, объема производства или услуг) непосредственно на интересующий фактор у (например, прибыль). В другом случае это может быть зависимость, определяющая тесноту связи одного или нескольких параметров с другими параметрами, значительное влияние которых на у установлено. Теснота связи между параметрами выражается коэффициентом корреляции. Взаимосвязь тем выше, чем выше коэффициент корреляции.

Выборочный коэффициент корреляции Пирсона между двумя случайными величинами x и y можно определить по формуле:

.

(6.18)

Коэффициент корреляции принимает значения . Если коэффициент корреляции по модулю меньше0,3, то связь считается слабой, если он больше 0,7 – связь сильная. Отрицательное значение коэффициента корреляции показывает, что с увеличением значения х, значение у имеет тенденцию убывать. Положительное значение r_xy свидетельствует о том, что с увеличением значения х, значение у будет увеличиваться.

Пример 6.4. Расчет коэффициента корреляции.

Произведем вычисление коэффициента корреляции между затратами на рекламу х и объемом продаж некоторого товара у (исходные данные табл.6.7). Сведем расчетные данные в таблицу (табл.6.9).

Таблица 6.9. Расчетные данные определения коэффициента корреляции

										Сумма
y	433	616	900	1113	1305	1488	1645	1914	2411	11825
x	15	21	27	32	34	36	37	40	37	279
xy	6495	12936	24300	35616	44370	53568	60865	76560	89207	403917
x^2	225	441	729	1024	1156	1296	1369	1600	1369	9209
y^2	187489	379456	810000	1238769	1703025	2214144	2706025	3663396	5812921	18715225

Средние значения:

Дисперсии:

Рассчитаем коэффициент корреляции:

Коэффициент корреляции показывает наличие сильной положительной связи между у и х.

Контрольные вопросы и задания к теме 6

1. Когда следует использовать коэффициенты контингенции и ассоциации?

2. В чет отличие применения биссериального коэффициента корреляции?

3. Для чего служит регрессионная модель? Как проверить ее адекватность?

4. В каких пределах изменяется коэффициент корреляции Пирсона?

5. Поясните на примерах сущность положительной и отрицательной корреляции.

Тема 7. Прогнозирование тенденций по результатам исследований

Лекция 8

План лекции

1. Основы прогнозирования.

2. Характеристика методов прогнозирования в маркетинговой деятельности.

1. Основы прогнозирования

Говоря о прогнозе, имеют в виду оценку ожидаемого значения (например, спроса на товар, услугу) в течение некоторого отрезка в будущем. Прогноз – это предположения, догадка, подкрепленная знаниями. Требования, предъявляемые к прогнозу, заключаются в том, чтобы в пределах возможностей минимизировать погрешности в полученных прогнозных оценках.

Поскольку прогностические оценки являются приближенными, возникают сомнения в целесообразности их применения. Однако любое управленческое решение основывается на том или ином способе предвидения. Опираясь на научно обоснованные, планомерно разработанные прогнозы являются более точными и эффективными, чем интуитивные прогнозы. Практика показывает, что статистические методы дают вполне приемлемую точность прогноза и оказываются весьма полезными для решения задач планирования, управления производством и сбыта любой продукции, в том числе и информационных продуктов и услуг.

Классификация прогнозов и методов, используемых для их построения, рассмотрена в специальной литературе¹. Тип разрабатываемого прогноза и длительность отрезка времени, на который этот прогноз распространяется, зависит от вида выпускаемой продукции и поведения коммерческого спроса на данную продукцию.

Если спрос на продукцию можно считать постоянным во времени, то неопределенность минимальная, прогнозный период может быть относительно небольшим. При составлении каждого последующего плана производства продукции или объемов оказываемых услуг вполне допустимо исходить из предположения, что уровень спроса останется неизменным и нет необходимости в составлении долгосрочных прогнозов.

Если спрос на выпускаемую фирмой продукцию является периодически меняющимся (в некоторых ограниченных пределах), прогноз должен составляться на отрезок времени, длительность которого по меньшей мере равняется продолжительности одного «цикла». Наилучшим является такой вариант прогноза, когда рассматривается интервал времени между смежными пиковыми значениями уровней спроса. Циклические вариации спроса вынуждают фирму либо решать организационные вопросы в пиковые моменты (перераспределение обязанностей, найм дополнительных работников, планирование сверхурочных работ), либо создавать определенные запасы готовой продукции, что не всегда приемлемо для информационных продуктов, хотя для производства материальной продукции дает возможность делать работу производства более равномерно загруженной.

Если спрос имеет тенденцию к возрастанию в течение продолжительного времени, то временной интервал для прогноза должен быть таким, чтобы полученные прогнозные оценки позволили осуществить рациональное планирование мероприятий по наращиванию своих мощностей (например, приобретение фирмой необходимого оборудования, набор новых сотрудников, планирование расширения производства).

Если спрос имеет тенденцию к убыванию за длительный период, то необходимо на основе прогнозных оценок предусмотреть уменьшение объемов производства продукции. Это свидетельствует о необходимости проведения маркетинговых исследований потребностей рынка с целью выявления причин падения спроса и возможностей смены ассортимента или других мероприятий.