Математические методы в маркетинге

  Данный  метод используется при установлении основной тенденции динамики спроса на сотовые телефоны; изучении роста оборота компании, владеющей сетью мебельных магазинов; прогнозирование объема продаж ноутбуков

  5. Регрессионный анализ. Объединяет практические методы исследования усредненной зависимости между величинами на основе статистических данных. Регрессионная зависимость определяется в тех случаях, когда одна из переменных классифицируется как независимая, а другая — как зависимая.

  Регрессионный анализ используется при определении доли вариации объема продаж, которую можно объяснить расходами на рекламу и уровнем цен; ранжирование таких факторов, как цена авиабилета, соблюдение расписания полетов, сервис во время полета и др., по степени их влияния на выбор пассажирами авиакомпании; прогнозирование доли рынка в зависимости от численности торгового персонала, расходов на рекламу и стимулирование продаж и т.д.

  6. Анализ ранговых корреляций. Ориентирован на оценку корреляции между признаками, которые измерены в порядковой или номинальной шкале.

  Применение  данного метода ориентировано на  установление факта существования взаимосвязи между рангами, которые эксперты присвоили компании в зависимости от качества производимой ею продукции, и реальным положением компании на рынке; определение взаимосвязи между рейтингами специалистов в области маркетинга и стажем их работы.

  7. Анализ канонических корреляций. Представляет собой обобщение анализа парных корреляций для исследования взаимосвязи между двумя подмножествами случайных признаков с нулевым математическим ожиданием и известной ковариационной матрицей.

  Используется  при  исследовании зависимости между прогнозами социальных изменений, напечатанных в двух газетах, и реальными изменениями, оцененными с помощью четырех различных статистических признаков; изучении зависимости между неблагоприятными факторами внешней среды организации (падение курса доллара, вступление в силу какого-либо закона и др.) и появлением определенных «симптомов» наступления кризисной ситуации (снижение объема продаж, увеличение кредиторской задолженности и т.д.)

  8.Математическое программирование. Представляет собой совокупность методов решения многомерных экстремальных задач с ограничениями на используемые ресурсы.

  Использование:

  - оптимизация ассортимента продукции;

  — выбор оптимального медиа-плана;

  — оптимальное управление ценой;

  — прикрепление потребителей к поставщикам;

  — выбор сегмента рынка 
 
 

9.Корреляционно-регрессионный анализ выявляет влияние различных факторов-показателей-аргументов на показатель-функцию. Корреляционная зависимость имеет место, когда каждому значению одной величины соответствует множество случайных значений другой, возникающих с определенной вероятностью. С помощью корреляционно-регрессионного анализа можно рассчитать коэффициенты корреляции, которые оценивают силу связи между отдельными признаками, подобрать уравнение регрессии, которое определяет форму этой связи, и установить достоверность существования связи. Процесс корреляционно-регрессионного анализа конъюнктуры рынка состоит из следующих этапов:

• предварительной обработки статистических данных;
• выбора факторов-аргументов (факторных признаков);
• оценки тесноты связи между признаками и выявления формы связи;
• разработки многофакторной модели изучаемого явления и ее анализа;
• использования результатов анализа для совершенствования планирования и управления данным явлением.

     Многофакторная  модель регрессии

     где Y - показатель функции; x₁, x₂, ..., x_n - показатели аргумента. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 

         Математические методы являются важнейшим инструментом анализа экономических явлений и процессов, построения теоретических моделей, позволяющих отобразить существующие связи в экономической жизни, прогнозировать поведение экономических субъектов и экономическую динамику. Математическое моделирование становится языком современной экономической теории, одинаково понятным для учёных всех стран мира^.

        математические методы как раз и призваны оградить

предпринимателей  и менеджеров от подобных ошибок, дать им надежное средство для правильного решения экономических задач.

       Итак, для принятия эффективных решений в планировании и управлении производством необходимо экономическую сущность исследуемого экономического объекта формализовать экономико-математической моделью, т.е. экономическую задачу представить математически в виде уравнений, неравенств и целевой функции на экстремум (максимум или минимум) при выполнении всех условий на ограничения и переменные. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

СПИСОК  ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 

1.   В.В.  Федосеев, А.Н. Гармаш Экономико-математические  методы и прикладные модели. - Учебное пособие для вузов. 2000 – 391 с. 
2. Абчук В.А. Экономико-математические методы. Элементарная математика и логика. Методы исследования операций. 1999 – 320 с.
3. В.Е. Лихтенштейн, В.И. Павлов Экономико-математическое моделирование. 2001 – 448 с.
4. Г.М. Мутонов, В.П. Куликова Математическое моделирование экономических процессов. 1999 – 356 с
5. Г.С. Малик Основы экономики. 1988 – 278с.
6. С.И. Шелобаев Математические методы и модели. 2000 – 367 с.