Етапи математичного моделювання попиту на послуги

Прогнозування послуг є відповідальним етапом при складанні плану діяльності оператора. Для здійснення цього етапу необхідно проводити попереднє вивчення й дослідження стану тенденцій стосовно зміни попиту на послуги і виявлення при цьому факторів, що впливають на величину попиту того чи іншого періоду часу. У кінцевому підсумку, необхідно визначити рівень досягнутого задоволення попиту населення і підприємств у цих послугах, виявити фактори, що впливають на розвиток технічних засобів зв'язку, визначити тенденції в розвитку нових послуг, а також забезпечити традиційні й нові послуги з матеріальними, трудовими й фінансовими ресурсами.

    Методи вивчення попиту – це спеціальні правила, способи, прийоми здійснення спостережень за його формуванням та динамікою, а також оцінення тенденцій його можливого розвитку на заданому відтинку часу в майбутньому.

    Увесь процес вивчення попиту складається з таких етапів:

1) систематичні спостереження за перебігом формування й розвинення попиту;

2) опису і групування встановлених змін, зсувань і коливань з метою отримання характеристики попиту за той чи інший період часу, що включають у себе визначення тенденцій розвитку (зростання, зниження, підвищення чи уповільнення темпів розвитку тощо) і чисельне оцінювання змін, що спостерігаються, у відносних та абсолютних величинах;

3) дослідження й пояснення зв'язків змін попиту, що спостерігаються, із зумовлюючими їх економічними й іншими причинами, тобто виявлення найбільш важливих загальних і специфічних факторів його формування й розвитку;

4) розроблення прогнозів попиту на заданий період часу.

Прогноз полягає у визначенні можливого обсягу попиту на окремі види послуг на певному відтинку часу в майбутньому.

    На кожному з цих етапів використовуються спеціальні способи і прийоми рішень, властиві певним темам завдань. Усі ці способи можна поділити на три групи:

- методи спостереження;

- методи оцінювання;

- методи прогнозування.

    Модель попиту – це певний функціонал, що відображає об'єкт прогнозування, і фактори, що впливають на нього й пов'язані між собою у такий спосіб, що відтворюють основні зв'язки й закономірності розвитку попиту споживачів на конкретний вид послуги.

    Інформаційною основою побудови моделі попиту є підсумки аналізу його розвинення за кілька років у минулому (період ретроспекції) або маркетингових досліджень. Аналізований період ретроспекції, як правило, дорівнює періодові попередження (прогнозування, проспекції).

    У загальному вигляді математична модель попиту може бути подана у формі

y_i = f_i ( x₁, x₂, ..., x_n ),

де y_i – попит на послуги i -го виду;

f_i – математична функція, що встановлює зв'язок між незалежними змінними;

  x₁, x₂,…, x_n – фактори, що визначають попит на послуги i -го виду.

    Використання цього рівняння дозволяє установити майбутню величину попиту на складову послугу залежно від прийнятих незалежних факторів. При цьому передбачається, що встановлені внаслідок спостережень і зафіксовані в моделі тенденції і зв'язки попиту, за певний період часу в минулому, зберігатимуться й у прогнозованому періоді.

    Залежно від кількості незалежних факторів будуються багатофакторні і однофакторні моделі попиту.

    Для побудови багатофакторних моделей вибираються основні фактори, які справляють найбільший вплив на зміну попиту й щодо яких наявна досить об'єктивна й достовірна інформація.

    Якщо неможливо виокремити серед багатьох факторів основні або важко визначити їхню кількість (це часто буває на попередньому, початковому етапі прогнозування), то для урахування впливу цих аргументів у часі в моделі попиту використовується так званий фактор-аргумент тренд (сам час) і модель набуває виду

y_i = f_i ( t ),

коли не виокремлюється жоден фактор, або

y_i = f_i ( x ₁ , x ₂ ,…, x_m , t ),

коли серед відомих факторів ( x ₁ , x ₂ , …, x_m ) вплив інших, важко вимірюваних факторів, враховується за допомогою фактора-аргументу тренда

 (t – параметр часу).

    Основним етапом розроблення моделі попиту є:

- підбір основних факторів, що зумовлюють попит на послуги зв'язку певного виду;

- вибір форми зв'язку (функції) величини залежно від підібраних факторів;

- визначення параметрів функції;

- оцінювання придатності вибраної функції для прогнозування;

- оцінювання отриманих результатів.

Для визначення щільності зв'язку між досліджуваними факторами й досліджуваним об'єктом (попитом) використовуються коефіцієнти парної кореляції й кореляційне відношення.

    Коефіцієнти кореляції й кореляційного відношення використовуються при вивченні щільності зв'язку між двома взаємозалежними рядами, й за їхньою допомогою виокремлюються найбільш суттєві фактори, що формують кон’юнктуру ринку й тенденції розвинення попиту на різні послуги зв’язку.

    Аналізуючи кожен отриманий показник, а також порівнюючи між собою коефіцієнти кореляції й кореляційного відношення, можна дійти таких висновків.

1. Коефіцієнт парної кореляції може набувати будь-якого значення в межах від –1 до +1. Якщо коефіцієнт кореляції є від’ємний, – це свідчить про обернену залежність досліджуваних ознак; якщо коефіцієнт кореляції є додатній, – це свідчить про пряму залежність досліджуваних ознак; якщо коефіцієнт кореляції дорівнює нулю, – то зв'язку між ознаками немає; якщо коефіцієнт кореляції дорівнює 1, – то між ознаками існує функційний зв'язок.

2. Кореляційне відношення може набувати значення від 0 до 1,       тобто 0 £ h £ 1. Якщо кореляційне відношення дорівнює нулю, – то зв'язку між ознаками не існує; якщо кореляційне відношення дорівнює одиниці, – то існує функціональний зв'язок між ознаками.

3. Якщо коефіцієнт кореляції дорівнює коефіцієнтові кореляційного відношення, тобто h = r, – то між ознаками існує лінійна залежність. Якщо коефіцієнт кореляції не дорівнює коефіцієнтові кореляційного відношення, тобто h ¹ r, – то між ознаками існує нелінійна (криволінійна) залежність.

Отже, коефіцієнти кореляції й кореляційного відношення характеризують якісний бік взаємозв'язку досліджуваних ознак.

    У кінцевому підсумку, аналіз коефіцієнта кореляції й кореляційного відношення та показників оцінювання достовірності результатів дає можливість виявити основні фактори, що впливають на попит, і вид залежності поміж виявленими основними факторами і досліджуваним об'єктом (попитом). Зазвичай вибираються ті фактори, що мають величину щільності не менш ніж 50 %, але при цьому необхідно обов'язково проводити якісний, логічний аналіз, що може призвести до вибору фактора з меншим коефіцієнтом щільності зв'язку, тому що він може справити більш істотний вплив у взаємозв'язку з іншими факторами в майбутньому або стати підставою розвитку нових послуг у майбутньому.

    Виходячи з аналізу коефіцієнта кореляції й кореляційного відношення, робиться ще один суттєвий висновок – щодо попереднього вибору типу рівняння регресії, яке визначатиме кількісний взаємозв'язок досліджуваних ознак, чи буде це рівнянням прямої чи рівнянням інших видів (парабола, експонента і т. д.).

    Вибір фактора зв'язку між величинами попиту й факторами-ознаками має важливе значення для визначення відповідної функції, за допомогою якої можна було б обчислити величину попиту на прогнозований період.

Для визначення форми зв'язку використовують кількісні й якісні способи аналізу.

Простим, але доволі точним, є візуальний спосіб, за якого форма зв'язку поміж попитом і факторами визначається за допомогою графічного зображення їхньої залежності. Цей спосіб є доступним за парним аналізом, а за багатофакторним аналізом є майже неможливим.

Іншим є спосіб подібності, тобто коли добирається та функція зв'язку, що використовується при вирішенні питань прогнозування попиту.

І найбільш трудомістким, але найбільш точним є спосіб вибору функції зв'язку на основі розрахунків і аналізу конкретних математичних показників (відхилення розрахункових значень від фактичних, коефіцієнт кореляції, сукупний коефіцієнт кореляції тощо).

На практиці використовують усі три методи комплексно разом з якісним аналізом зміни показників, що характеризують попит на послуги зв'язку відповідного виду, а саме: чи є показники монотонно зростаючими (спадаючими), періодичними, такими, що мають екстремальні значення; чи мають обмеження зверху (знизу), що визначають межу, границю насичення (чи зникнення); чи мають властивість симетричності; чи мають чітке обмеження розвинення в часі.

На практиці прогнозування попиту рекомендується використовувати наведені нижче функції.

Для побудови однофакторних моделей, моделей тренда, може використовуватися табл. 4.2.

 

Таблиця 4.2 – Однофакторні функції зв’язку для побудови однофакторних

моделей та моделей тренда

Функції	Вид функції
Лінійна
Парабола
Парабола третього порядку
Степеневі функції
Функція Гамтерца
Логістичні (S-подібні функції)

 

Для побудови багатофакторних моделей прогнозування частіше використовуються функції, які подано у табл. 4.3.

 

Таблиця 4.3 – Багатофакторні функції зв’язку для побудови

 багатофакторних моделей

Функції	Вид функції
Лінійна
Параболічна
Степеневі
Лінійна логарифмічна
Виробнича

 

Застосовують ще комбіноване рівняння в усіх наведених багатофакторних моделях типу

 ,

де у – обсяг попиту на дану послугу;

x_i , K , L , t – фактори попиту;

a ₀ , a_i , K , l , a , b , A – параметри моделі, що характеризують степінь впливу факторів на попит.

    Вибрана модель попиту для прогнозування має неодмінно відображати закономірності, властиві динаміці попиту на ту чи іншу послугу.

 

---

Дата добавления: 2020-04-25; просмотров: 157; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

---

---

Мы поможем в написании ваших работ!