Трендовые модели динамики рынка

В маркетинговом исследовании выявляются общие тенденции развития рынка, которые определяются на основе анализа изменения основных своих параметров (поставки, продажи, цен, товарных запасов). Визуально рассматриваются динамические ряды темпов роста или их графические изображения (диаграммы) и на этой основе дается описательная характеристика тенденций. Иногда используется т.н. метод технического сглаживанияуровней динамического ряда. Фактические данные (эмпирические уровни) наносятся на график, а после этого проводится линия, на глаз осредняющая все колебания. Такой метод широко применяется в анализе биржевой конъюнктуры, когда требуются моментальные выводы о тенденции развития рынка. Применяется еще достаточно простой, но не очень точный метод, известный в теории статистики как метод механического сглаживания.

Маркетинговое моделирование динамики рынка, выявление основных тенденций его развития заключается в построении и изображении трендовых моделей, т.е.графического или математического выражения закономерностей динамического развития. В этом случае используетсят.н. метод статистического, или аналитического выравнивания. Данный метод имеет то преимущество, что не только определяет вектор, но и скорость развития, а также отражает его характер: равномерное развитие, ускорение, замедление, спад и т.д.

Сущность данного метода заключается в том, что изменение явления (например, продажи товара) рассматривается как функция времени:

y_t = f(t),

Таблица 4.1. Основные уравнения тренда

1. Прямолинейная форма тренда.Данное уравнение, которое называется уравнением прямой линии, указывает на то, что рынок развивался равномерно, без ускорения или замедления. Расчет данной модели позволяет определить вектор развития: параметр b с плюсом показывает рост рынка, тот же параметр, но с минусом – отражает спад на рынке.

2. Парабола 2-го порядка: Данная криволинейная модель развития рынка позволяет выявить не только скорость развития b₁, но и его ускорение (b₂). В зависимости от знаков параметров определяется вектор развития (рост, спад, ускорение, замедление). Поэтому возможно применение данной модели в широком диапазоне примеров.

3. Тренд логарифмической функции.Логарифмическая модель тренда отражает криволинейную траекторию изменения рынка, когда равномерный или даже ускоренный рост параметров рынка сменяется замедлением, или затуханием развития. Такую тенденцию достаточно надежно отражает логарифмическая (или полулогарифмическая) функция.

4. Гипербола.Тренд, построенный по гиперболической функции, выражает тенденцию к сокращению параметров рынка (т.е. происходит плавный спад, сжатие рынка) с нарастающим замедлением к концу периода. При этом в уравнениях тренда меняются знаки с плюса на минус.

Трендовые модели используются также для краткосрочных прогнозов, когда есть вероятность инерционного развития рынка. Исходят из того, что сложившиеся в прошлом тенденции при соответствующих условиях можно распространить (экстраполировать) на прогнозируемый период. В формулу уравнения подставляется номер последующего периода (прогнозируемого: t + 1 и т.д.). Для долгосрочного периода, когда существенно меняются рыночные условия и окружающая среда, этот метод мало подходит.

В анализе динамики рынка можно использовать многофакторные регрессионные модели с различным набором факторов для разных товаров (разных регионов и субрынков). Такие модели отображают многообразие динамических процессов развития рынка, позволяют выявить и охарактеризовать взаимосвязи различных субрынков и отдельных товаров. В качестве примера приведем алгоритм построения линейной модели динамики общего объема розничного товарооборота:

В такую модель целесообразно включать следующие факторы:

v динамику дохода или потребительского расхода (в целом или в расчете на душу населения, с учетом фактора среднего размера пенсий и дотаций);

v изменение цен;

v рост или сокращение численности потребителей, с учетом миграции товаров и денег);

v социально-демографические показатели;

v насыщенность рынка;

v доля альтернативных источников потребления (натурального потребления, черного рынка, импорта и т.п.);

v тенденции уровня развития торговой инфраструктуры (на 10 тыс. жителей) и т.д.

Для исключения авторегрессии и учета случайных факторов в модель следует включать фактор времени (t).

Разработка стратегических трендовых моделей имеет ряд особенностей. Во-первых, должна быть обеспечена надежная долговременная информационная база расчета; во-вторых, необходимо исключить внутригодовые сезонные и другие малые цикличные колебания, а также нерегулярные колебания; в-третьих, может быть осуществлена экстраполяции, которая, при соблюдении определенных правил, может рассматриваться как предварительный прогноз.