Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

Метод экономико-математического моделирования.

Определение источников данных | Внешние источники вторичной информации | Выбор метода сбора данных | Метод фокус-группы | Инструменты исследования. | Анализ собранной информации | Вопрос 1 Исследование рынка | Определение емкости рынка | Вопрос 2 Прогнозирование спроса | Метод экстраполяции. |


Читайте также:
  1. Case-метод Баркера
  2. I. Методические рекомендации по выполнению самостоятельной работы студентов.
  3. I. Организационно-методический раздел
  4. I. Понятие, формы и методы финансового контроля
  5. II. Материалы и методы
  6. II. МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ДЛЯ СТУДЕНТОВ
  7. III. Источники и методы получения аудиторских доказательств при проверке кредитов и займов

Экономико-математические модели (ЭММ), называе­мые также многофакторными (мультифакторными), отра­жают сложные взаимосвязи элементов рынка и влияющих на него факторов. ЭММ, используемые для прогнозирования рынка, имеют форму линейных, степенных логарифмиче­ских и других уравнений. Наиболее простое из них и наибо­лее часто используемое на практике - это линейное уравне­ние множественной регрессии:

где Y - прогноз, например, спроса, товарного предложения, цены;

параметры уравнения;

- факторы, влияющие на развитие рынка.

Выбор того или иного уравнения регрессии еще не озна­чает, что построена экономико-математическая модель, пригодная для прогнозирования рынка. Нужно как мини­мум выполнить следующие работы: выявить важнейшие факторы, влияющие на развитие рынка; определить степень влияния этих факторов на результативные показатели ры­ночного процесса и отобрать из них наиболее существенные; разработать математическую форму модели, учитывающую влияние всех этих отобранных факторов; определить состав исходной информации, влияющей на эти факторы, вклю­ченные в модель; организовать и реализовать сбор исходной информации в необходимом для построения модели объеме, обеспечить ее ввод в ЭВМ, подобрать и адаптировать типо­вые компьютерные программы; рассчитать математические параметры модели; провести оценку прогностической цен­ности модели путем определения величины возможной ошибки прогноза.

При составлении модели учет большого количества факторов ведет к повышению точности осуществляемого прогноза, но при этом возрастает число периодов динамического ряда фактических значений каждого их этих факто­ров п, что делает в реальных условиях сбор такой информа­ции сложным, а зачастую и невозможным. В модель следует включить только те факторы, которые количественно изме­римы, а такие факторы, как мода, уровень культуры и обра­зования, национальные особенности и др., в математиче­ской модели учесть практически невозможно, хотя подоб­ные факторы оказывают весьма существенное влияние на прогноз рынка. В силу указанных причин многофакторные модели рынка используются в основном для научных целей, для расчетов глобальных прогнозов на высоком уровне обоб­щения явлений. В практике коммерческих организаций для прогнозирования рынка применяются одно-двухфакторные модели, в которых учитывается наиболее сильнодействую­щий фактор, например цена, доходы населения, демографи­ческие показатели и тенденции его изменения во времени:

У =а + bх + et,

где У- прогноз; а,b,е — параметры модели; х - влияющий фактор; t - время.

 


Дата добавления: 2015-08-20; просмотров: 49 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Метод экспертных оценок| Вопрос 3 Изучение потребителей

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.005 сек.)