ліджуваний період часу; - середня ціна даного товару.
У цю базову формулу при її конкретизації під конкретні види товарів треба врахувати додаткові фактори, що визначають попит на ці товари.
Більше поглиблений аналіз попиту спрямований на виявлення найбільш важливих реальних факторів, що впливають на обсяг продажів, і на визначення їхнього відносного впливу; найбільш часто аналізуються такі фактори, як ціни, рівень доходу, структура споживачів і вплив різних методів просування продукту. При проведенні такого аналізу широко використовуються методи математичної статистики.
Так при визначенні попиту може використовуватися метод ведучих індикаторів. Провідні індикатори - показники або їх часові ряди, що змінюються в тому ж напрямку, що і досліджуваний показник, але, випереджаючи його за часом, наприклад, зростання показників життєвого рівня випереджає показник зростання попиту. Таким чином, вивчаючи динаміку зміни показників життєвого рівня, можна зробити висновки про можливу зміну показника попиту на певну продукцію.
При оцінці ринкового потенціалу часто використовують індикатори купівельної спроможності. Мета при цьому полягає в вимірі привабливості ринку за середньозваженим значенням трьох ключових компонентів будь-якого потенціалу ринку, тобто [5, с.156]:
- кількості споживаючих одиниць;
- купівельної спроможності цих споживаючих одиниць;
- готовності цих споживаючих одиниць до витрат.
Існує два підходи до його визначення: використовувати стандартний індекс купівельної спроможності, який пропонують фірми по вивченню ринку, чи побудувати індекс спеціально для аналізованого сектора чи гами товарів. Викладені підходи використовуються і при прогнозуванні попиту. У цих цілях в моделі попиту включаються прогнозні оцінки окремих її параметрів. При побудові прогнозних моделей найчастіше використовується парний і множинний регресійний аналіз; в основі екстраполяційних методів лежить аналіз тимчасових рядів. Парний регресійний аналіз заснований на використанні рівняння прямої лінії
, (1.2)
де y - оцінювана чи прогнозована залежна змінна (результативна ознака); - вільний член рівняння; - незалежна змінна (факторний ознака), використовувана для визначення залежної змінної; - коефіцієнт регресії, що вимірює середнє відношення відхилення результативної ознаки від його середньої величини до відхиленню факторного ознаки від його середньої величини на одну одиницю його виміру - варіація y, що припадає на одиницю варіації x.
Коефіцієнти a і b розраховуються на основі спостережень величин y і x за допомогою методу найменших квадратів.
Аналіз на основі множинної регресії заснований на використанні більш ніж однієї незалежної змінної в рівнянні регресії. Це ускладнює аналіз, роблячи його багатомірним. Однак регресійна модель більш повно відображає дійсність, так як в реальності досліджуваний параметр, як правило, залежить від безлічі факторів.
Так, наприклад, при прогнозуванні попиту ідентифікуються фактори, що визначають попит, визначаються взаємозв'язки, що існують між ними, і прогнозуються їх ймовірні майбутні значення; з них за умови реалізації умов, для яких рівняння множинної регресії залишається справедливим, виводиться прогнозне значення попиту.
Все що стосується множинної регресії, концептуально є ідентичним парній рег...
