3. Контрольный тест

1. К факторам, не влияющим на дизайн шкалы, относят:

а) формат представления;

б) число градаций;

в) симметрия;

г) число вопросов в анкете;

д) наличие нейтрального пункта;

2. Ряд вопросов, на которые опрашиваемый должен дать ответ, называется:

а) опросом;

б) анкетой;

в) проблемой исследования.

3. Структура вопросов анкеты состоит из элементов:

а) целевые переменные;

б) классификационные переменные;

в) управляемее переменные;

г) все ответы верны.

4. Критерий устойчивости измерений, применяемый при повторных исследованиях, рассчитывается как:

а) отношение числа полностью совпавших ответов к общему числу опрашиваемых;

б) суммарное значение всех полученных от респондентов ответов.

5. Уверенность в том, что фиксируется изучаемое свойство, а не какое-то другое, называется:

а) устойчивостью;

б) точностью;

в) обоснованностью.

6. Разновидность шкал, по которым происходит измерение объекта по одному из выбранных эталонов, называется:

а) сравнительными;

б) несравнительными;

в) эталонными.

6. Пятиразрядная шкала отношений называется

а) мнемонической шкалой;

б) шкалой Лайкерта;

в) шкалой Стэпела.

7. Сравнительная шкала, предполагающая, что фиксируется некоторая сумма баллов (рангов или других оценок), которую опрашиваемые должны разделить между исследуемыми объектами или их качествами, носит название:

а) шкалы денежных сравнений;

б) шкалы постоянной суммы;

в) шкалый Стэпела;

г) правильного ответа нет.

Тема 6. Прогнозирование деятельности

предприятия на основе маркетинговых

исследований

1. Блиц-опрос по теме: «Прогнозирование в маркетинговых

исследованиях»

Для закрепления материала студентам предлагается принять участие в блиц-опросе, который предполагает два варианта ответа «верно» или «неверно».

1. Методы прогнозирования делятся на две группы: количественные, основанные на количественных расчетах, и качественные, в основе которых лежат экспертные оценки.

2. Количественные методы базируются на анализе и обработке исторических данных, относящихся к исследуемой ситуации, выявлении закономерностей, использовании этих закономерностей для предсказания будущего.

3. Качество выбранной или разработанной модели прогнозирования зависит от опыта исследователя, его владения всем спектром имеющихся подходов к прогнозированию.

4. Временные характеристики периода прогнозирования должны соответствовать временным характеристикам имеющихся исторических данных.

5. Тренд – это такие изменения в показателях, которые повторяются из года в год и оказываются сопоставимыми в одинаковые периоды времени.

6. Если показатели имеют тенденцию к повышению, то тренд называют нисходящим.

7. Моделирование любого тренда производится при помощи регрессионного анализа.

8. Экспертные оценки могут быть индивидуальными и коллективными.

9. Экспертные методы прогнозирования применяются в том случае, если по определенным причинам традиционные методы построения прогнозов являются заведомо далекими от реальности.

10. Степень достоверности экспертизы устанавливается по абсолютной частоте, с которой оценка эксперта в конечном итоге подтверждается последующими событиями.

11. Дословный перевод с латинского языка слова «эксперт» - «опытный».

12. Цель экспертизы может быть замаскирована.

13. Полное совпадение мнений экспертов, стереотипность их ответов являются, как правило, результатом привычной стандартной постановки вопроса.

14. Точность групповой оценки существенной зависит от числа экспертов в группе.

15. Уменьшение числа экспертов ведет к снижению точности оценки, поскольку на групповую оценку излишнее влияние оказывает оценка каждого из экспертов.

16. Процедуры, используемые в методе Дельфи, характеризуются тремя основными чертами: анонимностью, регулируемой обратной связью и групповым ответом.

17. Скользящая средняя представляет собой сглаженный ряд и усредненную закономерность прогнозирования будущей деятельности.

18. Специфика каждого предприятия, заключающаяся в выборе подхода к прогнозированию, определяется адекватностью целям и задачам, стоящим перед конкретной организацией.

2. Примеры решения типовых задач

Пример 1. Имеются данные о годовых объемах продаж компании за десять лет (табл. 31). Необходимо составить обоснованный прогноз продаж фирмы на будущий период путем анализа тренда, а также проверить полученную модель путем сопоставления линии тренда с реальным разбросом точек в историческом ряду.

Решение: любой тренд моделируется с помощью регрессионного анализа²¹.

Таблица 30

Данные о продажах компании

Годы	Объем продаж, млн руб.
1	50
2	55
3	58
4	62
5	66
6	69
7	70
8	71
9	72
10	75

Предположим, что уравнение регрессии, которое описывает тренд в данном примере, является линейным: где F_t – значение тренда на оси ординат в момент времени t; В₀- точка, в которой тренд пересекает ось ординат; В₁- коэффициент наклона линии тренда. Принято считать наилучшим тренд с такими коэффициентами В₀ и В₁, при которых сумма квадратов отклонений данных относительно линии тренда оказывается минимальной: где Y_t – фактическое значение показателя в историческом ряду в момент времени t; F_t – значение тренда в момент времени t; n- число компонентов исторического временного ряда.

Путем преобразований можно получить формулы для определения коэффициентов В₁ и В₀

²²

Рассчитаем эти коэффициенты, пользуясь данными табл. 34. Для этого вычислим все суммы, входящие в выражения для В₀ и В₁. Пользуясь полученными значениями (табл. 31), можно вычислить коэффициенты В₀ и В₁. Линейное регрессионное уравнение (модель) тренда будет выглядеть следующим образом:

F_t=50,267+2,6424 t.

Таблица 31

Расчет величин, входящих в уравнение регрессии

Годы, t	Объем продаж Yt, млн. руб.		t2
1	50	50	1
2	55	110	4
3	58	174	9
4	62	248	16
5	66	330	25
6	69	414	36
7	70	490	49
8	71	568	64
9	72	648	81
10	75	750	100
	648	3782

Согласно полученному уравнению, объем продаж будет возрастать ежегодно на 2,6424 млн руб. Пользуясь полученным уравнением, построим линию тренда на том же графике, который иллюстрирует фактические значения объемов продаж (рис. 11). Необходимо отметить, что решение этой задачи в MS Excel значительно может сократить время исследователя.

Проведем сопоставление линии тренда с реальным разбросом точек в историческом ряду. С этой целью, используя полученное уравнение тренда, сделаем модельный прогноз показателей объемов продаж на 10-летний период, данные по которому имеются (табл. 32).

Помимо отклонений, можно рассчитать следующие величины:

1) среднеквадратичное отклонение: ²³

2) среднее абсолютное отклонение:

В₀

Рис. 11. Построение рассчитанного тренда

Таблица 32

Оценка отклонений тренда от фактических значений

Годы	Исторические данные о реальном объеме продаж (Yt), млн руб.	Объем продаж (Ft), предсказанный с помощью тренда	Отклонение (Yt- Ft)
1	50	52,91	-2,91
2	55	55,55	-0,55
3	58	58,19	-0,19
4	62	60,84	1,16
5	66	63,48	2,52
6	69	66,12	2,88
7	70	68,76	1,24
8	71	71,4	-0,4
9	72	74,05	-2,05
10	75	76,7	-1,7
			0

Рассчитаем среднеквадратичное отклонение и абсолютное отклонение (табл. 33).

Таблица 33

Расчет абсолютных значений

Годы	Отклонение, (Yt –Ft)	Квадрат отклонения, (Yt –Ft)2	Абсолютное отклонение, │Yt –Ft│
1	-2,91	8,47	2,91
2	-0,55	0,30	0,55
3	-0,19	0,04	0,19
4	1,16	1,35	1,16
5	2,52	6,35	2,52
6	2,88	8,3	2,88
7	1,24	1,54	1,24
8	-0,4	0,16	0,4
9	-2,05	4,20	2,05
10	-1,7	2,89	1,7
	0	33,59	15,6

Подставив полученные значения, получим:

1,83;

Ответ: χ=1,56; σ=1,83.

Пример 2. В табл. 34 представлены исходные данные, характеризующие емкость регионального рынка пластиковых окон. Сделайте прогноз емкости регионального рынка пластиковых окон на 2009 г. при помощи метода «выравнивание по средней».

Таблица 34

Исходные данные, характеризующие рынок пластиковых окон

Годы	Объем рынка пластиковых окон, млн руб.
2005	200
2006	250
2007	289
2008	330
2009	350

Решение: рассчитаем средний темп роста регионального рынка пластиковых окон и прогноз его линейного роста на 2010 г. (табл. 35).

Таблица 35

Годы	Объем рынка пластиковых окон, млн руб.	Темп роста рынка к предшествующему периоду, %	Средний темп роста рынка за 5 лет, %
2005	200	-	115,21
2006	250	125
2007	289	115,6
2008	330	114,19
2009	350	106,06

Прогноз емкости регионального рынка пластиковых окон в 2010г. = емкость регионального рынка в 2009 г. х (средний темп роста / 100) = 350(115,21 /100)= 403,235 млн руб.

Ответ: 403, 235 млн руб.

Пример 3. Исходные данные для составления прогноза приведены в табл. 36. Необходимо сделать прогноз сбытовой деятельности фирмы с использованием метода скользящей средней²⁴.

Таблица 36

Исходные данные для решения задачи

Месяцы года	Объем сбытовой деятельности, тыс. руб.
1	100
2	120
3	130
4	124
5	110
6	115
7	130
8	140
9	143
10	137
11	133
12	128

Решение: сделаем прогноз при помощи трехмесячной скользящей средней и индексов сезонности (табл. 37).

При этом индексы сезонности определяются по формуле

Таблица 37

Результаты расчета скользящей средней

Период	Объем сбытовой деятельности, тыс. руб.	Трехмесячная скользящая средняя	Индекс сезонности (Ic)
1	100	-	-
2	120	(100+120+130)/3=116,67	116,67/127,37=91,6
3	130	(120+130+124)/3=124,67	124,67/127,37=97,88
4	124	(130+124+110)/3=121,33	121,33/127,37=95,26
5	110	(124+110+115)/3)=116,33	116,33/127,37=91,33
6	115	(110+115+130)/3=118,33	118,33/127,37=92,9
7	130	(115+130+140)/3=128,33	128,33/127,37=100,75
8	140	(130+140+143)/3=137,67	137,67/127,37=108,09
9	143	(140+143+137)/3=140	140/127,37=109,92
10	137	(143+137+133)/3=137,67	137,67/127,37=108
11	133	(137+133+128)/3=132,67	132,67/127,37=104,16
12	128	-	-
	Общее среднее за квартал	127,37	99,99

Индексы сезонности характеризуют сезонную волну развития изучаемого явления в динамике. На рис. 12 показан график сезонности.

Рис. 12. Сезонная волна сбытовой деятельности

1. Задачи для самостоятельного решения

Задача 1. Поставьте название способов разработки прогнозов в соответствие с их содержанием (табл. 38). В каких случаях используется тот или иной способ?

Таблица 38

Способы разработки прогноза

Способ прогнозирования	Содержание способа
Анкетирование	Продолжение в будущее тенденций процессов, отражаемых в виде динамических рядов и их показателей, на основе разработанных моделей регрессивного типа
Экстраполирование	Построение и использование модели, отражающей внутренние и внешние взаимосвязи в ходе развития рынка
Аналитическое моделирование	Выявление мнений населения, экспертов с целью получения оценок прогнозного характера

Задача 2. Выпишите основные формулы, позволяющие отразить алгоритмы расчета уравнений тренда. Эти же формулы пригодятся Вам при прогнозировании развития рынка. Совместно с товарищами по группе обсудите основные проблемы анализа тенденций развития рынка и способы его прогнозирования. Целесообразно, чтобы каждый студент (или группа в 2-3 человека) выбрал себе для обсуждения одну из формул, используемых в анализе и прогнозах тренда. После этого обменяйтесь мнениями.

Задача 3. Заполните пропуски в табл. 39.

Таблица 39

Методы прогнозирования

Метод	Определение	Экономический пример	Преимущества и проблемы
1. Количественные методы прогноза
Экстраполяция тренда	Проекция конкретного временного ряда в будущее
Прогнозы на основе индикаторов	Оценка хода развития процесса, малозависящего от фирмы, на базе одной или нескольких предпосылок
Метод скользящей средней	Исчисляется средний уровень из определенного числа, обычно нечет-ного, первых по счету уровней ряда, затем – из такого же числа уровней, но начиная со второго по счету, далее – начиная с третьего и т.д.
Регрессионный анализ	Метод определения направления и силы связи между независимыми и зависимой переменными
2. Качественные методы прогноза
Метод Дельфи	Форма опроса экспертов, при которой их анонимные ответы собирают в течение нескольких туров и через ознакомление с промежуточными резуль­татами получают групповую оценку интересующего процесса
Сценарии	Предсказание развития и будущего состояния факторов, влияющих на предприятие и определение возможных действий предпринимателя
Опрос пот-ребителей	Выявление мнений потребителей, с целью получения оценок прогнозного характера
Анализ конечного использования	Прогноз основывается на предполагаемых объемах заказов основных заказчиков предприятия

Окончание табл. 39

Метод	Определение	Экономический пример	Преимущества и проблемы
Оценки сбытового персонала	Выявление мнений сбытового персонала, с целью получения оценок прогнозного характера

Задача 4. Приведите в соответствие признак классификации и виды прогнозов (табл. 40).

Таблица 40

Виды прогнозов

Признаки классификации прогнозов	Виды прогнозов
Временной охват (горизонт прогнозирования)	• поисковые, • нормативные, • основанные на творческом видении
Типы прогнозирования	• краткосрочные, • среднесрочные, • долгосрочные
Степень вероятности будущих событий	• точечные, • интервальные
Способ представления результатов прогноза	• вариантные, • инвариантные

Задача 5. Предположим, что имеются данные о годовых объемах продаж торговой компании за 10 лет, которые представлены в виде хронологической таблицы (табл. 41).

Таблица 41

Статистика продаж ООО «Молокозавод»

Годы	Объем продаж, млн. руб.
1	160
2	159
3	166
4	169
5	170
6	174
7	178
8	180
9	182
10	186

Необходимо составить обоснованный прогноз продаж фирмы на будущий период путем анализа тренда, а также сделать проверку полученной модели путем сопоставления линии тренда с реальным разбросом точек в историческом ряду.

Задача 6. Исторические данные, отображающие месячные объемы продаж торговой компании, представлены в табл. 42.

Необходимо изучить технологию прогнозирования, для этого:

1. установить наличие тренда в показателях;

2. смоделировать при помощи электронных таблиц Microsoft Excel тренд;

3. дать прогноз показателей будущего периода.

Таблица 42

Статистика продаж

Месяц	1-й год	2-й год	3-й год
Январь	220	440	550
Февраль	240	420	580
Март	250	410	560
Апрель	240	420	550
Май	270	380	580
Июнь	230	370	590
Июль	270	400	630
Август	310	410	680
Сентябрь	350	450	740
Октябрь	380	460	820
Ноябрь	420	480	810
Декабрь	480	510	830

Задача 7. В табл. 43 представлены данные о продажах компании за 10 месяцев 2008 г. Необходимо изучить тенденции сбытовой деятельности, определить, имеется ли сезонность, и сделать выводы.

Таблица 43

Исходные данные для расчета индексов сезонности

Месяцы года	Объем сбытовой деятельности, тыс. руб.
1	900
2	1010
3	1231
4	1267
5	1300
6	1320
7	1280
8	1200
9	1150
10	980