На рис. 7.3 были перенесены данные о регистрации (в тоннах полез
ного груза) за годы с 1-го по 13-й в зависимости от выбранного эконс
мического показателя (в постоянных ценах 7-го года). Обе переменны
тесно связаны, и вычисление методом наименьших квадратов дает ко
эффициент корреляции 0,964.
Итак, данные об осуществленных регистрациях распределены во>
руг прямой, выраженной уравнением:
I, = 2,92Е, - 79,4,
где / - число регистрации года в тыс. т полезного груза (в соответствии
замечанием, сделанным ранее, 7, пропорциональна сумме продаж
грузовиков, что, таким образом, предполагает одинакову!
размерность обоих членов уравнения), а Е обозначает выбранньп
экономический показатель года в млрд. новых франков.
Прогнозирование в маркетинговых исследованиях 431
>>
а?
II
1 2
II
>х
Й|
;
3-
7000
6000
50СО
4000
3000
2000
1000
Рис. 7.2. Регистрация грузовиков грузоподъемностью более 3 тонн
Связь между I, и Е, тесная, но существуют и значительные рас-
хождения (более чем на 10%) за некоторые годы, и желательно улуч-
шить это соотношение. На рис. 7.3 видно, что эта связь подчиняется
<закону> циклических колебаний относительно общей прямой, а имен-
но: точка, соответствующая первому году, находится над прямой;
40 50 60 70 80 90 100
Миллиарды франков 7-го года
Рис. 7.3. Изменение числа регистрации в зависимости
от избранного экономического показателя
точки 2, 3, 4, 5 - под прямой; точки 6, 7, 8 - над прямой; точки
9, 10, 11, 12 - под прямой; точка 13 - над прямой.
Эта констатация заставляет ввести в модель дополнительную пере-
менную, позволяющую отразить эти колебания. Было рассмотрено два
решения.
Первое - принимать в расчет <цикл грузовика>. После периода, в
течение которого новые поступления в парк превышают среднюю нор-
му, наступают годы, когда поступления ниже нормы, т.е. покупатели,
по-видимому, реагируют с некоторой отсрочкой (в 3-4 года) на избы-
точное или недостаточное оснащение грузовиками.
Избранная модель предполагает учет циклической составляющей при
расчете уравнения регрессии, соответствующего наилучшей корректи-
ровке. Вот это уравнение: у = 2,99х - 83,0 с коэффициентом корреляции
для 9 точек, равным 0,989.
Второе - ввести в модель коэффициент <акселерации>, отметив, что
поступления в парк выше нормы тех лет, когда увеличение экономическо-
го показателя само выше средней величины. На практике это соответствует
следующему явлению: покупатели грузовиков, реагируя на колебания эко-
номики, по-видимому, склонны преувеличивать реальные тенденции - как
в период роста (повышенное число регистрации в год 8-й и в год 13-й), так
и и период спада (слабый сбыт в 3, 5 и 10-м годах).
Используемый показатель равен тогда уже не Е(, но
_ Е
Е1- ?,-1
Соответствующее уравнение регрессии при той же системе обозна-
чений, что и раньше, будет
2,70 Е
Е,
Е,-\-
Коэффициент корреляции, рассчитанный для 13 точек, будет г=
0.989.
Прогнозирование в маркетинговых исследованиях 433
В дальнейшем была использована модель с <циклом>, т.е. метод
вычисления с учетом данных регистрации за годы, предшествующие
изучаемому году; а также модель с <акселератором>, т.е. метод вычисле-
ния, вводящий экономический показатель в виде
_ Е
Е< ~ Е{ -1
Результаты, полученные при помощи этих двух методов, проиллю-
стрированы на рис. 7.4.
Результаты этого сравнения показывают, что относительные рас-
хождения между рассчитанными и реально наблюдаемыми величинами
обычно ниже 5% и достигают величин между 5 и 10% лишь в периоды
резкого изменения конъюнктуры: 5, 8, 9, 11-й годы.
"" Годы """ 1э"и
- рассчитанные регистрации
- наблюдаемые регистрации
Рис. 7.4. Сравнение числа реальных регистрации грузовиков
с числом регистрации, рассчитанным по модели
Кривые, отражающие колебания рассчитанного числа регистрации,
отражают колебания кривой реальных регистрации и сглаживают лишь
резкие изменения.
Расчет общего перспективного сбыта грузовиков грузоподъемнос-
тью более 3 т производился в два этапа:
- расчет перспективной регистрации на среднесрочный период в
тоннах полезного груза;
- переход от оценок грузоподъемности к оценкам численности
машин.
Период, избранный для прогнозирования на среднесрочный период
регистрации в тоннах полезного груза, - это год плюс пять. Применение
описанных моделей для прогнозирования возможно лишь тогда, когда не-
которые гипотезы проверены. Имеются в виду структурные гипотезы, пред-
16-3761
434 Глава 7
полагающие в будущем постоянство связей, наблюдаемых в прошлом мея
ду переменной, требующей объяснений, и переменными, при помош
которых ее объясняют. Это гипотезы, касающиеся транспортного законе
дательства (согласование железнодорожного и транспортного законодател
ства, технические характеристики, определенные Правилами дорожно)
движения), изменений в распределении грузопотоков между автомобил)
ным, железнодорожным и водным транспортом, и, естественно, полип
ческие или экономические события. Изучение этих вопросов позволяет б<
лее точно прогнозировать развитие рынка грузовых машин.
Оценка регистрации числа грузовиков в будущем основывалась I
том, что средний размер полезного груза грузовиков и тракторов грузе
подъемностыо более 3 т регулярно повышался от года 1-го до года 13-г
С одной стороны, это объясняется техническим прогрессом, которы
позволяет конструкторам получать все более и более высокие значен>
отношения полезного груза к общему весу; с другой стороны - стре!>
лением заказчиков получать машины все большей мощности.
Однако грузоподъемность машин ограничена требованиями Прав>
дорожного движения.
Эти соображения позволили оценить средние величины полезно]
груза машин, которые будут зарегистрированы в ближайшие 5 лет,
выработать для автомобильной промышленности производственную ш
литику на средний срок, уточнить типы и количество техники, котору
надо изготовить.
7.3.3. Динамическая модель
множественной регрессии
В порядке ознакомления с возможностями использования при пр<
ведении маркетинговых исследований более сложных методов матемап
ческой статистики рассмотрим динамическую модель множественно
регрессии, используемую для оценки и прогнозирования спроса на бол]
шегрузные транспортные средства на европейском рынке [54]. Бьи
выбрана следующая функция спроса:
Спрос = Р (производство, учетная процентная ставка, цена, погрешность),
где спрос(О) - ежемесячный объем заказов на грузовики грузе
подъемностью 15 т и выше;
производство - месячный индекс промышленного производства;
процент - гарантированная месячная учетная процентная ставка п
государственным обязательствам;
цена - индекс цены на дизельное топливо.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168