ПРИМЕНЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ АССОРТИМЕНТА ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ СПРОСА

А.С. Петров, К.А. Петров

Саратовский государственный аграрный университет имени Н. И. Вавилова,

г. Саратов

При анализе спроса на отдельные виды реализуемой продукции часто применяют показатели ассортимента как характеристику его состояния. Однако не всегда прослеживается зависимость между значениями данных показателей и величиной спроса на реализуемую продукцию.

Общепризнанными являются показатели широты, глубины, полноты и обновляемости (новизны) ассортимента. Данные показатели характеризуют свойства ассортимента. С целью характеристики ассортиментной стратегии и тенденции развития ассортимента определяют показатели гармоничности и устойчивости. Существует зависимость между спросом на реализуемую продукцию (выраженным в величине розничного товарооборота) и структурой ассортимента. Однако факторы, обуславливающие колебание спроса сложно учесть. Взаимосвязь с ассортиментом реализуемых товаров очевидна, однако здесь возникает необходимость выделить факторы, обуславливающие динамику спроса.

Величина и структура реализованного спроса (y) определяется различными факторами (z). Наблюдая значения спроса и регистрируя состояния обуславливающих его динамику факторов, составляется генеральная совокупность (y, z1, z2, z … , zn), в которой каждое t-е наблюдение характеризуется значениями переменных (yt, zt1, zt2, … , ztn), где ztn –значение n-го фактора при t-м наблюдении, yt – значение результативного признака при t-м наблюдении.

Определив коэффициенты (параметры) регрессии, можно вывести базовое уравнение спроса:

y = a0 + a1z1 + a2z2 + … + anzn + ε,

где
y – величина реализованного спроса на товары и услуги некоторой категории; z1, z2, … zn – значения независимых переменных; a0, a2, … an – значения коэффициентов (параметров) регрессии; ε – вектор ошибок в уравнении.

Ошибки возникают, когда применяется чрезмерное количество дублирующих друг друга факторов, возникает линейная зависимость между факторами, наблюдается низкая значимость отдельных факторов в масштабах всей товарной категории и т.д.

Для анализа спроса можно применять различные статистические программные пакеты, однако часто возможностей MS EXCEL или даже бесплатного аналога OpenOffice вполне достаточно. Рассмотрим на примере динамики спроса на хлебобулочные изделия вышеописанную модель.

Исходные данные для анализа представлены в таблице 1.

Для получения коэффициентов (параметров) регрессии необходимо решить следующую задачу в матричной форме:

a = (ZT·Z)-1·(ZT·Y),

где
Z – матрица независимых переменных; Y – матрица зависимой переменной (величина спроса); ZT – транспонированная матрица; (ZT·Z)-1 – обратная матрица.

Таблица 1

Динамика спроса на хлебобулочные изделия за год

Период	Товарооборот	Широта	Полнота	Обновляемость	Глубина	Гармоничность	Устойчивоть	Общее количество единиц изделий
	y	z1	z2	z3	z4	z5	z6	z7
январь	1289	18	8	0	22	201	112	245
февраль	1244	18	8	0	22	211	88	215
март	1314	18	8	0	22	244	144	266
апрель	1319	18	8	5	28	217	127	268
май	1311	18	8	5	28	219	118	233
июнь	1120	16	8	0	20	111	64	187
июль	1444	22	9	0	22	287	188	312
август	1596	28	9	0	22	314	202	445
сентябрь	1248	17	8	0	22	174	146	211
октябрь	1311	17	8	5	28	214	177	238
ноябрь	1335	17	8	0	22	208	187	222
декабрь	1399	17	8	0	22	209	199	214

Используя функции Excel по работе с матрицами (МУМНОЖ и МОБР), можно получить значения коэффициентов регрессии и составить уравнение, которое для нашего примера примет вид:

y = 21,66634697z1 + 1,702891185z2 – 38,5494705z3 + 33,88880007z4 +

+ 0,103715003z5 + 1,074439154z6 – 0,050650881z7

Используя данное уравнение можно прогнозировать величину спроса на определенный период. Величина средней ошибки в данном случае достигает примерно 46 (в абсолютных единицах), что является достаточно хорошим результатом.

Однако возможностью прогнозировать спрос данная методика не ограничивается. Не случайно факторами выбраны показатели ассортимента. Зная уравнение регрессии можно, например, делать выводы о влиянии каждого фактора, выявлять величину изменения товарооборота при колебании коэффициентов. Самый простой пример – обновление ассортимента. Модель позволяет выявить величину роста товарооборота при включении в ассортиментный перечень новых товаров. Также можно выявить влияние расширения ассортимента и др. показатели.

Таким образом, представленная модель может быть использована для анализа зависимости спроса от показателей ассортимента. Использование корреляционно-регрессионной модели позволяет не только прогнозировать спрос, но и выявлять влияние отдельных показателей ассортимента на величину товарооборота организации.

Похожие статьи:

1. ПРИМЕНЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ АССОРТИМЕНТА ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ СПРОСА
2. Прогнозирование рекламы торгового предприятия на примере ООО БИТ
3. Анализ ассортимента бумажно-беловой продукции как фактор успешного повышения продаж
4. ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА СОЕВЫХ ПРОДУКТОВ
5. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА МЯСНЫХ ПРОДУКТОВ