25. Корреляционный анализ динамики рынка.

Анализ динамики Анализ изменения одного или более количественно выражаемых показателей во времени.

Развитие рынка во времени — это динамический процесс, представляющий собой основное содержание маркетинга, и соответствующий его глобальным целям. Важным элементом маркетингового анализа служит характеристика динамики исследуемого явления, его вектора и скорости изменения. Рынок явление динамическое, он постоянно изменяется; время выступает в качестве абсциссы экономической кривой, отражающей его тенденции. Изменение рынка — важнейшая категория, отражающая процесс его динамического развития. Неизменность продажи — тоже динамический процесс, показывающий, что рынок остался на прежнем уровне. Показатели динамики рынка используются как один из критериев разработки маркетинговой стратегии. Динамика купли-продажи товаров является проявлением действия рыночного механизма, следствием сложившихся про-порций спроса и предложения. Предлагается следующее определение динамики рынка: процесс изменения во времени объема, структуры и уровня продажи товаров, товарооборачиваемости, рентабельности и числа торговых предприятий. Тенденция развития рынка — понятие, характеризующее направление и скорость его изменения во времени. Графическим или математическим выражением закономерности динамического развития, т.е. отражением основной тенденции изменений изучаемого явления (рынка) служит тренд. Исходной информацией о развитии и изменении рынка служат динамические ряды, которые представляют собой характеристики показателей, последовательно расположенные в хронологическом порядке, отражающие изменение изучаемого явления во времени. Основным показатель динамики (скорости) изменения рыночных процессов, измеряемым как отношение показателей текущего периода к базисному периоду, является темп роста/сокращения рынка.

Анализ корреляционный

Корреляционный анализ, разработанный К.Пирсоном и Дж.Юлом, является одним из методов статистического анализа взаимозависимости нескольких признаков - компонент случайного вектора x. Он применятся тогда, когда данные наблюдений можно считать случайными и выбранными из генеральной совокупности, распределенной по многомерному нормальному закону. Основная задача корреляционного анализа состоит в оценке корреляционной матрицы генеральной совокупности по выборке и определении на ее основе оценок частных и множественных коэффициентов корреляции и детерминации.

Парный (частный) коэффициент корреляции характеризует тесноту линейной зависимости между двумя переменными соответственно на фоне действия (при исключении влияния) всех остальных показателей, входящих в модель. Они изменяются в пределах от -1 до +1, причем чем ближе коэффициент корреляции к +1, тем сильнее зависимость между переменными. Если коэффициент корреляции больше 0, то связь положительная, а если меньше нуля - отрицательная.

Множественный коэффициент корреляции характеризует тесноту линейной связи между одной переменной (результативной) и остальными, входящими в модель; изменяется в пределах от 0 до 1. Квадрат множественного коэффициент корреляции называется множественным коэффициентом детерминации. Он характеризует долю дисперсии одной переменной (результативной), обусловленной влиянием всех остальных (аргументов), входящих в модель.

Необходимые условия применения корреляционного анализа.

. Наличие достаточно большого количества наблюдений о величине исследуемых факторных и результативных показателей (в динамике или за текущий год по совокупности однородных объектов).

2. Исследуемые факторы должны иметь количественное измерение и отражение в тех или иных источниках информации. Применение корреляционного анализа позволяет решить следующие задачи:

определить изменение результативного показателя под воздействием одного или нескольких факторов (в абсолютном измерении), т.е. определить, на сколько единиц изменяется величина результативного показателя при изменении факторного на единицу;

установить относительную степень зависимости результативного показателя от каждого фактора.