Dərs vəsaitindən
Yüklə 0,79 Mb.
|
- Bu səhifədəki naviqasiya:
- (proq noz) 3 3.8 4.8
- Riyazi statistikanın metodları əsasında proqnozlaşdırma
olar:
11 - ci kvartal üzrə proqnozun xətasını aşağıdakı kimi hesablamaq Xsta = (12.5 - 16.0) / 16. 0 = 21.9 % Bu, olduqca böyük xətadır. Xətanın böyüklüyü satışın həcminin sürətli dəyişkənliyi şəraitində hamarlaşdırma sabitinin ədədi qiymətinin dəqiq seçilməməsi ilə izah edilə bilər. Marketinq fəaliyyətində proqnozlaşdırma məqsədilə bir neçə hamarlaşdırma sabitindən istifadə etməklə hamarlaşdırmanın daha mürəkkəb metodlanndan da istifadə edilir. Qeyd edək ki, bu metodların başlıca zəifliyi onların tələbin həqiqi təkamülünü öncədən görməyə və onun kəmiyyətində baş verən “dönüş nöqtələrini” aşkarlamağa imkan verməməsi ilə bağlıdır. Ən yaxşı halda bu metodları baş vermiş dəyişiklikləri daha tez nəzərə almaq üçün istifadə
edirlər, ona görə də onları adaptiv proqnozlaşdırma metodlan adlandırırlar. Onu da qeyd edək ki, belə “aposterori” proqnozlar satışın həcminə təsir edən amillərin kəskin dəyişməzliyi və adaptasiya üçün vaxt yetərliyi şəraitində bir çox idarəetmə problemləri üçün kifayət qədər faydalı hesab edilir. Riyazi statistikanın metodları əsasında proqnozlaşdırma Marketinq tədqiqatlarının aparılması zamanı satışın həcminin və tələbin proqnozlaşdınlması məqsədilə riyazi statistikanın metodlarmdan eks- tropolyasiyaya və modelləşdirməyə daha tez-tez müraciət edilir. Birinci halda proqnozlaşdırmanm bazası kimi keçmiş təcrübə əsas götürülür və keçmişdə qərarlaşmış meyillər gələcəyə şamil olunur. Bu zaman sistemin təkamül yolu ilə kifayət qədər stabil şəraitdə inkişaf etdiyi əsas götürülür. Belə ki, sistem nə qədər böyükdürsə, həmin sistemin parametrlərinin çox da böyük olmayan vaxt intervalmda dəyişməz qalması ehtimalı da bir o qədər yüksəkdir. Ekstropolyasiya metoduna əsaslanmaqla proqnozlaşdırma zamanı, adətən, proqnozlaşdırılan dövrün istifadə olunan hesablama bazasının üçdə birini aşmaması tövsiyə edilir. İkinci halda öyrənilən parametri proqnozlaşdırmağa imkan verən model qurulur. Bu zaman öyrənilən - proqnozlaşdınlan parametrə təsir göstərən əsas amillər sistemi dəqiqləşdirilir. Bu modellərdən istifadə zamanı funksional asılılıqlardan istifadəolunma nəzərdə tutulmur və onlar statistik qarşılıqlı əlaqələri əks etdirirlər. Proqnozlaşdırma məqsədilə iki amilli (cüt) və çoxamilli reqressiya təhlilindən istifadə olunur. Ekstropolyasiya metodla- nnm əsasmda isə vaxt sıralanmn təhlili durur. İkiamilli təhlil düz xəttin tənliyindən istifadəni nəzərdə tutur. Reqressiya tənlikləri əsasmda proqnozlaşdırmanm tətbiq olunma baxımından bəzi məhdudluğunu qeyd etmək lazımdır. Bu metod əsasında proqnozlaşdırma əsasında dəqiq nəticələrin əldə edilməsi öyrənilən marketinq prosesinin baş verdiyi mühitdə stabilliyin olması şəraitində mümkündür. Əgər öyrənilən marketinq prosesinə və yaxud marketinq fəaliyyəti üzrə nəticə əlamətinə təsir göstərən amillər kəskin dəyişmələrə məruz qalırsa, onda nəticə əlamətinin gələcəkdə mümkün ola biləcək qiymətinin müəyyənləşdirilməsi üçün işlənib hazırlanmış model öz əhəmiyyətini itirir. Reqressiya tənlikləri əsasında proqnozlaşdırmamn başqa bir məhdudluğu da amil əlamətinin qiyməti ilə bağlıdır. Belə ki, əgər amil əlamətinin qiyməti reqressiya tənliyinin işlənib hazırlandığı bazis informasi- yasmdakı qiymətlərindən kəskin fərqlənirsə, onda amil əlamətinin həmin qiymətindən istifadə etməklə proqnoz göstəricisi müəyyən edilməməlidir. Bu, alınan proqnoz göstəricinin qeyri-dəqiq olması demək olardı. Ona görə də reqressiya tənliyindən istifadə olunmaqla proqnozlaşdırma zamanı amil əlamətinin qiymətinin bazis informasiyasmdakı qiymətlərin üçdə biri qədər tərəddüd etməsi məsləhət görülür. Qeyd edək ^i, amil əlamətinin gözlənilən qiymətinin reqressiya tən- liyində yazılması yolu ilə alınan proqnoz nöqtəvi proqnoz hesab olunur. Bu proqnozun özünü dəqiq doğrultması ehtimalı çox aşağıdır. Ona görə də proqnozlaşdırılan göstəricinin qiyməti onun orta xətası və yaxud etibarlılıq inteh^alı (proqnozlaşdırılan göstəricinin böyük ehtimalla düşdüyü interval) götürülməklə verilməlidir. Orta xəta reqressiya tənliyi əsasında işlənib hazırlanmış proqnozun dəqiqlik göstəricisidir. Proqnoz göstəricinin etibarlılıq intervalı müəyyənləşdirilən zaman etibarlılığın 95 %, yaxud 99 % səviyyəsindən biri seçilir və bu zaman proqnozlaşdırılan göstəricinin maksimum və minimum qiymətləri hesablanılır. Etibarlılıq intervalınm mahiyyəti onunla bağlıdır ki, əgər reqressiya tənliyindən istifadə etməklə proqnozlaşdırılan göstəricinin qiyməti çox dəfə əldə edilərsə və həmin göstəricinin faktiki qiyməti məlum olarsa, onda, faktiki qiymətlər 95 % və 99 % hallarda proqnoz qiymətlərinin müəyyənləşdirilən intervalıpa düşəcəkdir.
Çoxamilli reqressiya tənliyi əsasında proqnozlaşdırma konseptual olaraq ikiamilli reqressiya tənliyi əsasında proqnozlaşdırmaya identikdir. Fərq çoxamilli reqressiya tənliyində nəticə əlamətinin formalaşmasma təsir edən daha çox sayda amillərin nəzərə eılınmasından ibarətdir. Məhz amillərin saynın çoxluğu nəticəsində statistik hesablamalar müəyyən qədər dəyişikliyə məruz qalır, həm də bu zaman terminoloji baxımdan da müəyyən fərqlər özünü göstərir Çoxamilli reqressiya tənliyi aşağıdakı şəkilə malikdir: Y = a + bıXı + bıX2 + ... + bmXm. Burada: y - asılı və ya proqnozlaşdırılan dəyişəndir; Xi - asılı olmayan dəyişənlərdir; a - tənliyin sərbəst həddidir: bi - şərti xalis reqressiya əmsalıdır; i = l , m; m - sərbəst dəyişənlərin (amil əlamətlərinin) sayıdır. Şərti xalis reqressiya əmsalları adlandınlan b kəmiyyətlərindən hər biri başqa amillərin qiymətlərinin dəyişməməsi şərtilə (bu zaman hər bir amil əlamətinin qiyməti onun orta qiymətinə bərabər götürülür) x amil əlamətinin kəmiyyətinin onun orta qiymətdən bir vahid kənarlaşması nəticəsində asılı dəyişənin (nəticə əlamətinin) qiymətinin həmin asılı dəyişənin orta qiymətindən nə qədər kənarlaşmasını göstərir. Deməli, cüt reqressiya əmsalından fərqli olaraq, şərti xalis reqressiya əmsalı amil əlamətinin təsirinin başqa amillərin təsirindən və variasiyasından abstraksiya olunmaqla öyrənilməsini nəzərdə tutur. Əgər nəticə əlamətinə təsir göstərən bütün amilləri reqressiya tənlyiinə daxil etmək mümkün olsaydı, onda, b kəmiyyətlərini amillərin xalis təsir ölçüləri adlandırmaq olardı. Lakin reallıqda nəticə əlamətinə təsir göstərən bütün amilləri reqressiya tənliyinə daxil etmək mümkün olmur, ona görə də b əmsalları reqressiya tənliyinə daxil olmayan amillərin təsirinə də məruz qalır. Çoxamilli reqressiya təhlili zamam bir deyil, müxtəlif mənalara malik çoxsaylı xətti əlaqələrin izahma ehtiyac yaranır. Bu zaman əlaqələrin ölçülməsinin əsasım korrelyasiyanın cüt əmsallan matrisi təşkil edir. Bu matrisin əsasında sistemə daxil olan amillərlə nəticə amili arasmda, həmçinin, amillərin öz aralannda olan əlaqələrin sıxlığına dair mühakimə yürütmək və yaxud nəticə çıxarmaq olur. Sözügedən matrisin cüt əlaqələr matrisi adlandırılmasına baxmayaraq, həmin matrisi reqressiya tənliyinə daxil olacaq amillərin irəlicədən seçilməsi məqsədilə də istifadə etmək olar. Bu zaman nəticə əlaməti ilə zəif əlaqəyə, başqa amillərlə isə sıx əlaqəyə malik amillərin (amillərin öz aralannda əlaqəsi) reqressiya tənliyinə daxil edilməsi tövsiyə edilmir. Bir-birilə funksional əlaqədə olan amillərin (bu halda korrelyasiya əmsalı vahidə bərabər olur) təhlilə daxil edilməsi isə tamamilə yolverilməzdir. Cüt korrelyasiya əmsallan matrisinin əsasında reqressiya tənliyinə daxil olan bütün amillərlə nəticə amili arasında daha ümumi göstərici - çoxamilli determinasiya əmsalı hesablanır. Çoxamilli reqressiya təhlili proqnozlaşdırma məqsədilə yanaşı, nəticə əlamətini tədqiq etməkdən ötrü statistik baxımdan əhəmiyyət kəsb edən sərbəst amillərin seçilməsi məqsədilə də istifadə edilə bilər. Məsələn, tədqiqatçı, bazann seqmentləşdirilməsi meyarlannm seçilməsi zamam istehlakçı davramşma, yaxud bu və ya digər nəticə amilinə (məsələn, müəyyən markadan olan əmtəənin seçilməsinə) təsir göstərən demoqrafik amillərin müəyyənləşdirilməsi üçün reqressiya tənliyindən istifadə edə bilər. Bütün bunlarla yanaşı, çoxamilli reqressiya təhlilinin sərbəst dəyişənlərin nisbi mühümlüyünü təyin etmək məqsədilə istifadəsi mümkündür. Marketinq tədqiqatlan zamanı məlumatların çoxu müxtəlif vaxt intervalı ilə əks etdirilməklə vaxt sıralarını əmələ gətirir. Vaxt sıralannı tədqiq etməklə marketinq strategiyasının təkmilləşdirilməsinə imkan verə biləcək dəyərli informasiyalar əldə etmək mümkündür. Bu təhlil nəticəsində üç növ qanunauyğunluq aşkarlamaq olur. Bunlar trendlərin, tsiklliyin və mövsüm- lüyün müəyyənləşdirilməsindən ibarətdir. Trendlər vaxt sıralannm göstəriciləri üzrə dəyişikliklərdə baş verən ümumi meyli əks etdirir. İnkişafın bu və ya digər keyfiyyət xassələrini müxtəlif trend tənlikləri: xətti, parabola, eksponensial, loqarifmik, loqistik və s. tənliklər vasitəsilə ifadə edirlər. Trendin müxtəlif formalarının xarakterik xüsusiyyətlərini nəzəri baxımdan tədqiq etdikdən sonra faktiki, vaxt sıralarına müraciət etmək və həmin sıra göstəricilərinin hansı trend forması ilə ifadə oluna biləcəyinə aydınlıq gətirmək olur. Dinamika sıralarının faktiki göstəricilərinin qrafik təsviri əsasında da trendin forması müəyyən etmək mümkün olur. Məlum olduğu kimi, statistik göstəricilərin tsiklik xarakterli tərəddüdləri uzunmüddətli dövrdə özünü göstərir və belə hadisələr marke- toloqlarin tədqiqat predmetinə daxil deyil. Marketoloqlan daha çox qısa dövr ərzində olan problemin dinamikası maraqlandırır. Göstəricilərin mövsümi tərəddüdü müntəzəm xarakterə malikdir və demək olar ki, hər il müşahidə edilir. Onlar marketoloqlann tədqiqat predmetinə daxildir (məsələn, ölkəmizdə qeyd edilən Novruz bayramı qabağı ərzaq məhsullarına tələb və s.). Aşkar olunan bu qanunauyğunluqlar müntəzəm xarakter daşıdığına görə onları proqnozlaşdırma məqsədləri üçün istifadə etmək olur. Reqressiya tənlikləri əsasında proqnozlaşdırmadan fərqli olaraq, trend modelləri vasitəsilə proqnozlaşdırma inkişaf amillərini qeyri-aşkar şəkildə nəzərə almağa imkan verir ki, bu da öyrənilən nəticə əlamətinə təsir göstərən sərbəst amillərin müxtəlif qiymətləri üzrə müxtəlif proqnoz variantları almağı mümkünsüz edir. Trend modellərində öyrənilən nəticə əlamətinə təsir göstərən amillər qeyri-aşkar şəkildə nəzərə alındığı halda, reqressiya modelində modelə ən yaxşı halda 10-20 arası amil daxil etmək olur. Vaxt sıraları sadə ekstropolasiya ilə yanaşı daha dərindən proqnoz təhlili məqsədləri üçün də istifadə edilə bilər. Belə təhlillərin başlıca məqsədi vaxt sıralarını başlıca komponentlərə ayırmaq, hər bir komponentin keçmişdə mövcud olmuş dəyişmə meylini (təkamülünü) öyrənmək və onları gələcəyə ekstropolyasiya etməkdir. Bu təhlil metodunun əsasında səbəb- nəticə əlaqələrinin stabilliyi və xarici mühit amillərinin təkamülünün mün- təzəmliyi durur. Məhz bu halda ekstropolyasiyanı aparmaq mümkün olur. Tipik vaxt sıraları aşağıdakı beş komponentə və yaxud özünün tərkib elementlərinə ayrıla bilər: struktur komponenti və yaxud uzunmüddətli trend; bu komponent əmtəə bazarımn həyat dövranı ilə əlaqədardır; tsiklik komponent: bu komponent uzunmüddətli trendin nisbi tərəddüdlərinə uyğundur və iqtisadi fəallığın orta müddətli təsirləri nəticəsində qərarlaşa bilir; mÖvsümiUk komponenti; bu komponent müxtəlif səbəblərlə şərtləşən (iqlim, sosial-psixoloji amillər, qeyri iş günlərinin strukturu və s.) qısamüddətli dövri fuluktuasiyalardır; marketinq komponenti; bu komponent əmtəənin bazara irəlilə- dilməsi üzrə fəali>7ət, müvəqqəti qiymət güzəştləri və s. ilə əlaqədardır; təsadüfilik komponenti; bu komponent yaxşı öyrənilməmiş proseslərin hamısımn təsirini birlikdə əks etdirir, çətin izah olunur və kəmiyyət formasında ifadə olunmur. Müşahidə olunan qanunauyğunluqlara əsasən hər bir komponent üzrə parametrlər hesablanır və həmin parametrlər proqnozlann tərtibi məqsədilə istifadə olunur. Proqnozlaşdırma məqsədilə istifadə olunan ekstropolyasiya metodlarının çatışmazlıqlarına və məhdudiyyətlərinə aşağıdakıları aid etmək olar; cəmiyyətin ictimai və iqtisadi həyatında keçmişdə qərarlaşmış meyillər, bu və ya digər dərəcədə dəyişə bilir; bu, ekstropolyasiya metodunun tətbiqi vasitəsilə proqnozlaşdmlan göstəricilərin dəqiqlik səviyyəsini azaldır; cəmiyyətin ictimai və iqtisadi həyatının inkişafma çoxsaylı amillər təsir göstərir; cəmiyyət inkişaf etdikcə onun ictimai və iqtisadi həyatımn inkişafına təsir göstərən amillərin sayı və onların öyrənilən prosesə təsiri baxımından nisbi əhəmiyyətliliyi dəyişir; nəticədə, proqnozlaşdırma məqsədilə istifadə olunan ekstrapolyasiya metodunun etibarlılığı azalır; ölkə iqtisadiyyatınm beynəlmiləlləşmə səivyyəsi yüksəldikcə ekstrapolyasiya metodunun proqnozlaşdırma məqsədilə əhəmiyyəti azalır; belə ki, iqtisadiyyatm açıqlıq səviyyəsi yüksəldikcə onun ayrı-ayn istehsal sahələrinin texniki baxımdan silahlanması imkanlan yüksəlir; belə şəraitdə firmanın bazar fəaliyyəti üzrə müvəffəqiyyətini təmin edə biləcək əsas amillərin müəyyənləşdirilməsi və onlann səviyyələrinin proqnozlaşdırılması çətinləşir. Eyni zamanda, bu halda proqnozlaşdırma məqsədilə ekstrapolyasiya metodundan istifadə olunması etibarlı olmayan nətcələrin əldə edilməsinə gətirib çıxarır. Yuxanda deyilənlər marketinq tədqiqatlan zamanı proqnozlaşdırma məqsədilə istifadə edilən ekstrapolyasiya metodunun əhəmiyyətini heç də azaltmır. Marketinq tədqiqatları zamam onlardan bacanqla istifadə olunmalıdır. Hər şeydən əvvəl, onu da qeyd etmək lazımdır ki, ekstrapolyasiya metodları nisbətən qısamüddətli dövr üçün proqnozlaşdırma məqsədilə istifadə edilə bilər. Bu metod, əvvəldə qeyd etdiyimiz kimi, kifayət qədər yaxşı öyrənilmiş və stabil inkişaf edən proseslərin proqnozlaşdınlması məqsədilə istifadə olunmalıdır. Sözügedən metodun tətbiqi zamanı proqnozlaşdırma dövrünün ilkin vaxt bazasının 25-30 %-i civannda olması məqsədəuyğun hesab edilir. Proqnozlaşdırma məqsədilə reqressiya tənliklərindən istifadə zamanı proqnoz hesablamalanmn sərbəst dəyişənlərin pessimist və optimist qiymətləri üzrə apaniması məqsədəmüvafiqdir. Bu, proqnozlaşdırılan parametrin real qiymətinin əksər hallarda onun pessimist və optimist qiymətləri arasında olması ilə əlaqədardır. ‘ Marketinq üzrə menecerlər bir sıra hallarda ekstrapolyasiya metodunun tətbiqi vasitəsilə əldə edilən proqnoz göstəricini nail olunması arzu olunan göstərici kimi qəbul edirlər. Məsələn, əgər bu və ya digər məhsula tələbin kəmiyyətinin proqnoz göstəricisi əldə edilmişdirsə, onda, bu, o deməkdir ki, xarici şəraitin förmalaşmasına və öyrənilən prosesin inkişafına təsir edən amillərin strukturunun və təsir gücünün dəyişməzliyi şəraitində həmin əmtəəyə tələbin kəmiyyəti müəyyən müddətdən sonra proqnozlaşdırılan göstəriciyə bərabər olacaqdır. Proqnoz qiymətləndirmələrindən istifadə edən menecerlər tələbin proqnoz qiymətlərinin onlan qane edib- etmədikləri haqda sualı cavablandırmalıdırlar. Əgər proqnozlaşdırılan göstəricinin səviyyəsi nail olunması arzu olunan göstərici kimi menecerləri qane edirsə, ojıda onlar öz imkanlan daxilində hadisələrin inkişafına təsir göstərən əsas amillərin dəyişməz qalmasına maksimum səy göstərməlidirlər. Proqnozlaşdınlan göstəricinin səviyyəsi marketinq üzrə menecerləri qane etmədiyi halda isə onlar daxili imkanlardan (məsələn, reklam kompaniyalarından, satışın stimullaşdırılmasmdan və s.) istifadə etməli və xarici mühitin dolayısı ilə təsirə məruz qalan amillərinə təsir göstərməyi (məsələn, vasitəçilərin fəaliyyətinə təsir göstərməyi, idxal rüsumlarının və müəyyən tariflərin dəyişdirilməsi məqsədilə lobbiçilikdən istifadə etməyi və s.) bacarmalıdırlar. Bütün bu fəaliyyət tələbin arzuolunan kəmiyyətinin təmin olunmasına yönəldilməlidir. Yüklə 0,79 Mb. Dostları ilə paylaş:
|