Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Модели поддержки управленческих решений предприятия на конкурентных потребительских рынках тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Мальков, Михаил Владимирович
Место защиты Санкт-Петербург
Год 2005
Шифр ВАК РФ 08.00.13

Автореферат диссертации по теме "Модели поддержки управленческих решений предприятия на конкурентных потребительских рынках"

На правах рукописи

МАЛЬКОВ МИХАИЛ ВЛАДИМИРОВИЧ

МОДЕЛИ ПОДДЕРЖКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРЕДПРИЯТИЯ НА КОНКУРЕНТНЫХ ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ РЫНКАХ (НА ПРИМЕРЕ РЫНКА КРЕПКОГО АКОГОЛЯ)

Специальность 08.00.13. - Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Санкт-Петербург 2005

Работа выпонена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ

Научный руководитель:

доктор экономических наук, профессор Мотышина Марина Станиславовна

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор Миэринь Лариса Александровна

кандидат экономических наук Вохидов Абдурашид Содикович

Ведущая организация:

Государственное образовательное учреждение высшего

профессионального образования

Санкт-Петербургский государственный университет

Защита состоится _ 2005 года в .часов

на заседании диссертационного совета Д 212.237.03 при Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Санкт-Петербургский

государственный университет экономики и финансов по адресу: 191023, Санкт-Петербург, ул. Садовая, 21.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного образовательного учреждении высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов.

Автореферат разослан л_ 2005 года.

Ученый секретарь

диссертационного совета

Завгородняя А.В.

о?/{/бЗ</0

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

Актуальность темы исследопания определяется необходимое!ыо изучения текущего и будущего состояния экономических сисгем и созданием эффективных процедур исследования ключевых характеристик отдельно взятых рынков в целях поддержки принятия управленческих решений в конкурентных условиях. В условиях современной России наблюдается некоторое отставание методической н методологической базы, позволяющей принимать стратегические решения, от потребностей и запросов участников рынка Данное явление характерно для большого количества конкурентных потребительских рынков, и объясняется относительной молодостью всей современной экономики России Современный уровень развития бизнеса ставит четкие задачи по оценке состояний рынков, в том числе. - будущих Это требует адекватного методического обеспечения, базирующегося на современном научном инструментарии Возможности формирования такого инструментария обеспечиваю/ современные модели поддержки управленческих решений Богатый арсенал экономико-математических методов и моделей охватывает практически все направления рыночных процессов Особое место в этом ряду занимают методы и модели прогнозирования Прогнозирование как направление экономической науки, ориентированное на оптимизацию управления, является одним из инструментов поддержки управленческих решений, особенно в условиях высокой конкуренции.

Современный теоретический и практический опыт традиционных методов прогнозирования развивается на базе новейших информационных технологий и экономико-математического моделирования Помимо получения оценок тех или иных параметров целью прогнозирования также является способствование принятию оптимальных управленческих решений, что, в общем случае, работает на улучшение стратегической конкурентоспособности предприятия Прогнозирование позволяет действовать экономическим агентам на опережении событий, а не по факту их наступления. Это особенно важно при исследовании спроса и предложения товаров и усл> г.

Проблема прогнозирования спроса и предложения нл потребительских рынках в современной России осложняется нехваткой агрегированной информации либо сб неточностью, недостаточным уровнем развития специализированных методик и низким уровнем адаптации универсальных подходов, нехват х

специалистов.

Теоретическим проблемам прогнозирования экономических процессов уделяется достаточно много внимания в современной научной литературе Однако результаты его практического применения получили широкое развитие и освещение, в основном, в области финансового прогнозирования и в сферах, связанных с биржевой деятельностью Здесь существует достаточное количество как переводной, так и отечественной литературы Проблемам практического прогнозирования потребительских рынков удстястся очень мало внимания, большая часть литературы рассматривает 1ишь самые простые способы получении прогнозов, которые не отличаются высокой точностью В настоящее время наблюдается рост интереса к исследованию потребительских рынков в России, в последние годы заметен существенный рост количества научных работ, посвященных проблематике анализа и исследования конкретных рынков Существенно растет сложность исследований, уровень научной проработки. Все это объясняется возросшими запросами бизнеса Но, к сожалению, задача прогнозирования российских потребительских рынков находится в самом начале решения В частности, отсутств) ют теоретические и прикладные исследования, посвященные прогнозированию акогольных рынков Присутствуют лишь экспертные оценки и отдельные частичные прогнозы В то же время, данный рынок занимает значительное место в структуре потребительского рынка

Все вышесказанное определяет шачимость диссертационного исследования.

Цели и задачи исследования Основной целью данной работы является разработка инструментария формирования прогноюв ключевых рыночных характеристик для обоснования стратегии и тактики предприятий, действующих на высококонкурентныч FMOG (fast moving consumer goods) рынках

В соответствии с поставленной целью в работе исследованы и решены следующие задачи:

- выявление особенностей потребительских конкурентных рынков в России;

исследование рынка акогольной продукции, в том числе особенностей водочного рынка России,

- определение стратегических и тактических действий игроков на акогольном рынке,

- сравнительный теоретический и эмпирический анали', методов прогнозирования спроса и предложения применительно к

. "потребительскому и акогольному рынкам; t

- формирование принципов разработки прогнозов спроса и предложения на рынке акогольной продукции;

- разработка методики получения комплексного прогноза ключевых характеристик рынка на основе искусственной нейронной сети;

- изучение сезонности потребления водки и ВИ (ликеро-водочных и 5дслий) и выделение сезонной воны;

- обучение полученной гибридной модели;

- построение и верификация прогноза ключевых характеристик рынка водки и ВИ на 2005 год,

- разработка практических рекомендаций по использованию результатов прогнозирования в управлении предприятием

Теоретической, методе югической и методической баю и исследования послужили: методология системного подхода, теория принятия управленческих решений, современные концепции менеджмента, маркетинга и маркетинговых исследований, жоночико-математические методы и модсти. методы социально-экономического прогнозирования, а также работы отечественных и зарубежных ученых По вопросам маркетинга и рыночных исследований; Б Берман, Г Дж Бот, A.A. Дейян, Ф. Котлер Ж.Ж. Ламбен, С. Маджаро. Г А Черчиль, Дж Р Эванс И. А Аренков, Д И Баркан, А А Бравериан Е.П. Голубков, A.A. Горячев, В Е Демидов, П С Завьялов, В А Соловьев и другие

По вопросам стратегического управления и работы на конкурентных рынках: Адлер Ю П . Андрианов В Д, Аристов В О Ди-Фио Д, Катков В.В Кулешова А Б Лифиц И М . Миэринь Л А . Петров А Н., Портер М, Робертсон Б , Синько В И , Тавер В.И , Фатхаутдииов Р. А и многие другие.

По вопросам прогнозирования Алимов Ю Н . Арнольд В И . Браун Р.Г., Винтере П Р., Винн Р., Губанов В.А , Дюбуа Д., Завгородняя A.B., Кархин А С., Кофман А , Липкин М . раймз Ф . Лука шин Ю П . Мотышина М.С., Mac Е Ж., Попов В А . Суслов И П., Тригг Д.В., Тсйл Г, Ханк Д., Чстыркин Е М , Уичсрн Д.Д и многие другие.

Информационной баю it исспедования послужили данные ГосКомСтата, специали шрованные исследования по рынкам, данные Национальной акогольной ассоциации, монографии, статьи и материалы научно-практических семинаров.

Предметом исследования данной работы являются принципы модели и процедуры прогнозирования спроса и предложсни-i как инструменты поддержки управленческих решений на конкурентных потребительских рынках.

Объектом исследования выступает Российский рынок водки м ликероводочных изделий (ВИ)

Структура диссертационной работы исследование состоит и>. введения, трех глав, заключения, приложений и библиографии

II. ОСНОВНЫЕ ИДЕИ И ВЫВОДЫ ДИССЕРТАЦИИ 1. В диссертационном исследовании рассмотрены высококонкурентные потребительские рынки Специфика данньп рынков заключается в 1) большом количестве участников рынки (предприятий), 2) рыночной власти потребителей, 1) низких барьерах входа/выхода на данный рынок Особое значение уделено РМСС рынкам, к которым относится и рынок акогольной продукции Особенности ИМСв (быстрооборачивамая продукция) рынков заключаются в следующем высокое движение товара наличие постоянного спроса на группу товара, широкая дистрибьюиия отсутствие специальны* требований и знаний для потребления данного товара, отсутствие потребности в сложном послепродажном сервисе В современной России ИМСв рынки характеризуются очень высокой конкуренцией, что предъявляет повышенные требования к участникам данных рынков с точки зрения теории и практики ведения конкурентной борьбы Формирование конкурентной стратегии состоит из трех крупных блоков' определения бизнеса, стратегической направленности и целей

Одним из главных инструментов поддержания конкурентоспособности фирмы в современной экономике выступает маркетинг Это объясняется необходимостью удовлетворения все бо гес сложных потребительских запросов, в связи с чем возрастает роль маркетинговых исследований в обосновании стратегии и тактики предприятия в условиях конкурентной борьбы С помошью маркетинговых исследований можно оценить количественные характеристики рынка, выражающиеся в двух основных категорпяч спрос и предложение, а также саму структуру рынка.

2. Акогольный рынок России является ярким представителем конкурентного ИМСв рынка Ежегодно конкуренция в каждом секторе данного рынка усиливается. В оцних секторах усиление происхочит за счет сокращения самого рынка, в растущих секторах рост конкуренции связан с приходом новых игроков на рынок как отечествен и ы\ производителей из смежных сегментов, так и международных компаний.

Наиболее популярным крепким акогольным напигком в России остается водка, отечественный рынок водки и ликероводочных

изделий (ВИ) самый крупный в мире. Кроме того, это - один и? самых насыщенных и сложных потребительских рынков. Общая тенденция развития данного рынка, как отмечают большинство экспертов, состоит в догосрочном снижении общего потребления и росте доли более дорогой продукции.

На рис. 1 представлена статистика производства и потребления водок и ВИ в России.

Рис. I. Годовое потребление и производство водки и ВИ в России в

мн. декалитров.

На исследуемом рынке присутствует четкая ценовая сегментация. В диссертации были выделены и описаны четыре сегмента (рис 2): лэконом (дешевая продукция), стандарт (средняя ценовая категория), лоу-премиум и премиум сегменты (верхняя ценовая категория). В последние годы особенно заметен рост сегмента стандарт и лоу премиум.

Объем Российского рынка водки в мн. дол. 2004 г.

____19А-/__>7.1 /о__

R-emium IS Low Premium Md-Rce Low Price

Рис. 2 Доли ценовых сегментов в денежном выражении

В каждом рыночном сегменте представлено огромное множество торговых марок, но, несмотря на разнообразие, существуют

доминирующие федеральные бренды Некоторые эксперт].! считают что дальнейшей развитие рынка будет идти по пути \ круп пени я производителей и вытеснения региональных торговых марок федеральными. В качестве примеров обычно приводятся западные рынки, где существует небольшое количество доминирующих торговых марок (например, в США - Smirnoff, Absolut, Stohchnaya) Однако, по нашему мнению, в ближайшее время маловероятна ситуация, когда на рынке останется небольшое количество торговых марок чго объясняется не столько слабостью отдельных компаний на общем фене а скорее особенностями и размерами Российского рынка (российские потребители гораздо более лискушенные и более требовательны к качеству водочной продукции) Данное утверждение подтверждается тем фактом, что даже после поглощения отдельных заводов крупными игроками, не происходит поного прекращения производства региональных торговых марок

На российском рынке выделяют следующие лидир) ющие торговые марки (рис. 3):

Рис. 3. Доли рынка, занимаемые ведущими водочными брендами на российском рынке в 2004 году (по продажам в денежном выражении).

Среди специфических характеристик водочного рынка были выделены следующие:

- гиперконкуренция,

- высокая степень государственного регулирования и бюрократизации деятельное) и.

- ограниченность каналов сбыта.

- сезонность потребления,

- наличие ограничений на продвижение продукта,

схожесть продукции по потребительским характеристикам.

Проанализировав формы конкуренции, присутствующие в настоящее время на рынке крепкого акоголя, были выделены две большие группы: неэкономическая конкуренция и экономическая конкуренция.

Основными факторами неэкономической конкуренции являются

барьеры, возводимые местной администрацией,

получение прав на успешные торговые марки,

прочие неэкономические формы, включая лоббирование. Основными факторами экономической конкуренции являются

снижение себестоимости продукции,

поиск новых рыночных ниш,

" воздействие на потребителя,

тесное взаимодействие с каналами дистрибьюции.

3 Специфика рынка акогольной продукции требуе! эффективных методов по обоснованию стратегии и тактики. К таким методам относится прогнозирование ключевых характеристик рынка Владея достоверной информацией по будущему состоянию рынка можно выработать верные стратегические решения и операшвно реагировать на малейшие изменения коньюнктуры Основной методической задачей диссертационного исследования является разработка процедуры, позволяющей получать точные данные по ключевым характеристикам конкурентного рынка в ближайшем будущем как интегрированной составляющей общей процедуры принятия экономических решений отдельным участником рынка. В работе были выделены следующие задачи, решение которых требует наличия прогнозных оценок по рынку 1) задачи стратегического и текущего планирования (план производства, включая планы по комплектующим, маркетинговые бюджеты, прочие бюджеты) и 2) задачи оперативного планирования (планы по розливу продукции, оценка эффективности расходования бюджетов, оценка конкурентной позиции, логистические задачи, прочие оперативные задачи) Поскольку сами по себе задачи носят сложный характер, необходимо применение адекватных методов для принятия и обоснования решений

4. Для решения задачи прогнозирования ключевых характерно I ик потребительского рынка на первом этапе использовались традиционные, методы прогнозирования. В диссертационном исследовании проведен теоретический и эмпирический анализ методов прогнозирования

применительно к рынку крепкого акоголя. Некоторые методы оказались не адекватны объекту исследования При эмпирическом анализе были проведены расчеты на основе следующих моделей экстраполяции тренда (линейный, степенной, логарифмический экспоненциальный, полиномиальный до шестой степени включительно), скользящего среднего, простого экспоненциального сглаживания, модели Брауна для линейного роста, модели Хольта адаптивной полиномиальной модели (нулевого, первого и второго порядков), адаптивной модели прогнозирования временного ряда генерируемого авторегрессионной схемой с дрейфующими коэффициентами, модели Тригга-Лича (для адаптииного полиномиального сглаживания нулевого, первого и второго порядков) модели АШМА. Результаты методов, показавших наилуилис результаты, приведены в табл 1.

Таблиц.) I

Зависимость средней абсолютной ошибки прогнозирования от __выбранного метода_______

Метод Средняя абсолю шая ошибка

(модуль) мн .искали фок

При При

про! ночиров про| иочироиан

ании ии ле1а И.П01 о

потребления прои 1Подс-| на

С гепенной тренд 6.77 27, |1

Логарифмический тренд 7,88 24,64

Полиномиальный тренд 2ой огспени 6,58 18,1 (

Полиномиальный тренд бой степени 8.46 72,00

Экспоненциальное сглаживание 3,66 ,86

Модель Хольга 2,40 4,27

Адаптивная полиномиальная модель нервен о порядка 4,69 V ^

дап шина полиномиальная модель нторо1 о порядка 1,9.3

Авторегрессионная схема е дрейфующими 3,91 4,25

коэффициентами

Модель Тригга-Лича для полиномиального 3,89 V* 5

С1 лажинаиия нулевого порядка

Модель Трип а-Лича для полиномиально! о 3,69 4,44

сглаживания перво! о порядка

Модель Тригга-Лича для полиномиально! о 1,77 4,34

с! лаживания вюро! о порядка

Метод АШМА - 2,4*

В таблице приведены окончательные расчеты для параметров и коэффициентов, минимизирующие ошибки для каждого конкретного

метода в отдельности Данные ошибки являются минимальными и дальнейшее повышение точности прогнозирования маловероятно, особенно при наличии разнонаправленных тенденций. Проанализировав величину абсолютных ошибок и сопоставив их с размерами би шсса большинства участников рынка, можно утверждать, что точность прогнозирования, обеспечиваемая традиционными методами, недостаточна для принятия стратегических решений. В таком случае прогнозирование может служить лишь как еще одна допонительная оценка при принятии решений, но не как надежный инструмент поддержки управленческих решений.

4. Чтобы прогнозирование стало эффективным инструментом для принятия управленческих решений на рынке крепкого акоголя, требуется повышение точности прогнозирования при сохранении надежности и устойчивости всей модели В соответствии с задачами и целями исследования, в диссертации был сформулирован минимальный набор показателей, характеризующих рынок, на основании которого целесообразно принимать решения а именно' годового объема потребления (прогноз спроса на год вперед), объёма потребления с разбивкой по месяцам, доли и емкость рыночных сегментов (прогно; будущего состояния рыночных сегментов), объём производства (прогноз будущего легального выпуска продукции).

В диссертации были сформулированы требования (принципы) к процедуре прогнозирования ключевых показателей рынка водки и ВИ ^ гарантированная точность;

доступность данных; ^ возможность непрерывной подстройки; ^ устойчивость к случайным изменениям;

возможность программной реализации; ^ учет взаимного влияния отдельных показателей друг на др\га; ^ учёт влияния неэкономических, нерыночных факторов. ^ инновационность (использование наиболее эффективных современных методов).

5. В качестве основы для формирования комплексной процедуры прогнозирования ключевых характеристик рынка водки и ВИ был выбран нсйросетевой подход. Нейронные сети обладают двумя очень важными преимуществами по сравнению с традиционными методами прогнозирования: устойчивостью к ошибкам и способностью к обучению и обобщению накопленных знаний. Также нейронные сети позволяют обрабатывать разнородную ин<|юрмацию. что очень важно в нашем случае Суть предлагаемого подхода состоит в комбинировании традиционных методов прогнозирования, и и\

последующим встраивании в искусственную нейронную сеть, которая аппроксимирует входящие по синапсической связи сигналы и рассчитывает итоговый прогноз в соответствии со своими текущими настройками. Подобное комбинирование обеспечивает системный эф(|>ект

Общая комплексная процедура построения прогноза (архитектура искусственной нейронной сети (И НС)) представлена на рис.4.

)-И1 Т] 7С С л

ра 1Л ел зь

Г-чГ^чГ-Ы

<3 ... л г,я Л, 0> III Г .

;(7) /"Л

.О" Х**'""

О л Ло /л л

^ 1П, -л Г. -а Л Ы \

/О I ^ * *"1 ^ х ч -

> > \

4 ^ Т Л' ~ п-л,<4

С ТУ ТМ 4

ЗП Ж р< 5! Ю

ч.>| л/ -------

^ зС ш 1

1е Я1. *м

О-* чг*>р-ч? ,,

4в <н а* лI .г 1ь л 1>'1 )

^О' , ,<з н

Рис 4. Модель прогнозирования ключевых характеристик рынка водки и ВИ.

Модель включает в себя следующие элементы прогнозирование потребления, прогнозирование производства, выделение сезонной воны и прогнозирование долей рыночных сегментов.

Дадим краткое описание процедуры получения прогнозов Искусственная нейронная сеть состоит из трёх горизонтальных слоев (сверху вниз), вычисления в которых идут паралельно:

1. слой для построения прогноза потребления,

2. слой для построения прогноза производства,

3 слой для построения прогноза сегментации рынка

Для получения прогноза показателей потребления используется три паралельных слоя обработки данных Необходимость выделения прогноза по сегментации рынка в отдельный блок вызвано различием в методах получения данных для общего потребления и данных по сегментам. Таким образом, обеспечивается не только паралельная обработка информации, но и общая устойчивость системы

Кроме того, необходимо обратит ь внимание, что в первом блоке также присутствуют два паралельных слоя: первый - выделение сезонной воны, второй - получение годового прогноза В исследовании было решено отказаться от построения прогноза по каждому месяцу с последующей оценкой годового объёма также для оптимизации процедуры вычислений (Поскольку для выделения сезонной воны достаточно данных за 24 месяца, что явно мало для получения годового прогноза, плюс годовые данные более устойчивы и соответственно прогноз более точный) Если идти путем построения годового прогноза на основе помесячных рядов возникает проблема недостаточной точности существующих методов среднесрочного прогнозирования проблемой своевременного получения информации (наличие временного лага - сбор и анализ данных), проблемой зависимости итоговой оценки от случайног о выброса данных.

Агоритм построения прогноза ключевых характеристик рынка на основе предложенной происд) ры заключается в следующем Этап 1:

выделение сезонной воны,

расчет прогноза потребления в соответствии с набором заложенных в процедуру методов;

расчет прогноза производства водки и ВИ в соответствии с набором заложенных в процедуру методов;

определение зависимости доли рыночных сегментов от ключевых факторов (в нашем случае уровня дохода)

Этап 2:

определение помесячных сезонных весов;

вычисление агрегированного прогноза потребления;

вычисление агрегированного прогноза производства:

расчет будущих долей рыночных сегментов и формирование регрессионных уравнений.

Этап 3:

сравнение полученного прогно !а по потреблению с по]юговыми значениями (в том числе численностью населения);

сравнение полеченного прогноза с входным сигналом от экспертного блока, данными по экспортно-импортным операциям резерву производственных мощностей, прогнозом потребления

Этап 4:

расчСт месячного потребления в соответствии с полученными сезонными коэффициентами;

вывод итогового прогноза потребления,

получение итогового прогноза производства;

расчёт годового прогноза потребления по сегментам (в соответствии с новыми весами рыночных сегментов).

Этап 5:

получение новых фактических данных и, при необходимости корректировка прогноза.

Частные методы прогнозирования, включенные в модель, приведены ниже. Для аротнозирозания потребления были отобраны следующие методы (основой для отбора послужил эмпирический анализ методов прогно шрования таб. 1)'

Х прогнозирование на основе полиномиального тренда (шест ой степени):

у = 0.0135*6 -0.5427*s + 8.6501*" -68.91*1 + 284.18*2 -562.4*+ 621 81 (уравнение для 2004 года),

Х на основе степенного тренда: ^ = 225 78х002 (уравнение для 2004 года),

Х с помощью логарифмического тренда- у = -26 001 In * + 257 78 (уравнение для 2004 года),

Х с использование модели Хольта (первоначальные альфа и бета равны 0,1 и 0,3 соответственно),

Х с использованием модели Тригга-Лича для полиномиального сглаживания второго порядка (параметр гамма равняется 0,1).

Для прогнозирования производства

- прогнозирование по логарифмическому тренду;

- прогнозирование по полиномиальному тренду второго порядка,

- прогнозирование с помощью модели адаптивного полиномиального сглаживания второго порядка;

Прогнозирование с помощью модели ARIMA Набор данных методов позволяет получить комплексную всестороннюю оценку будущего показателя. В дальнейшем данные прогнозы аппроксимируются нейронной сетью в игогоьые агрегированные показатели. Отобранные методы показали наилучшие

результаты во время сравнительного анализа полученных прогноюв по рынку водки и ВИ

Выделение сезонной воны производилось с помошмо непараметрического метода Выделенная сезонная вона представлена на рис. 5:

Рис.5. Темпы роста розничных продаж водочной продукции, выделенная сезонная вона

Для прогнозирования долей ценовых сегментов была установлена и описана регрессионная зависимость ценовых сегментов на рынке водки и ВИ от уровня доходов населения Наличие такой зависимости проилюстрировано в таблице 2 (данные приводятся после устранения автокорреляции дтя доли сегментов)

Таблица 2

Сегмент

Premium

Low Premium

Коэффициент линейной корреляции доходов с долями сегментов

Mid Price (Standard) Low Price (Econom)

Соответственно, уравнения линейной регрессии, описывающие зависимость долей ценовых сегментов от будущего уровня доходов населения, имеют следующий вид.

Mid"Рг 1се(цопя сегмента С'гандарг) = 0.168938233* гЪл^Хл0/) 8,44% lowРг 1се(доля ссгмен га Эконом) = -0 17 *доход(о%)+108.42

6. Для верификации полученной модели было произведен сравнительный анали результатов прогнозирования с помощью разработанной процедуры и с применением других методов Сравнение проводилось в два этапа, на первом этапе строились показательные прогнозы для 2003 2004 года, которые чтем сравнивались между собой и с фактическими данными (таб 3).

Таблиц.) 3

Сравнение прогнозов потребления водки и ВИ в РФ (мн дал)

Виды ilpOI IIOTOR UpoiHoi на 200 i г I Ipoi но на 2005 i

фа ici 220 6 -

Полученные оценки с помощью предлагаемой процедуры 219.6963 220,707 173 'Г ~29486" 220 1 4)9

IlpoiHOT компании Ничнсс Аналитика №1 183 1

IIpoiHoi компании Ниэдес Аналишка №2 2146

Про! поч мониторинговой комьанин Комкон 215 0

Прошо) с помощью 2х парамефической модели Хома 217019";

Прошот с помощью модели Грш i а-Ни i;i для адаптивного полиномиального ci лаживанил второю порядка 217 853

Полиномиальный тренд 232 4

Проведенный анализ показывает, что разработанная специализированная процедура на первом этапе лучше справляется с процедурой прогнозирования, чем традиционные методы и приемы В табл. 3 также приведены прогнозы известных маркетинговых агенств

Для верификации разра(5отанной процедуры также нами были построены прогнозы потребления с помощью популярных нейропакетов: ^игоБоШиопв, №игоехр1огег. При построении про поза использовалась архитектура с одним скрытым слоем (построение архитектуры делалось с помощью программы ЫеигоБоШюп) Наиболее вероятная оценка прогноза, полученная с помощью нейропакетов, на 2004 год - 222,8 мн декалитров При этом границы прогноза изменяются от 215,7 до 228 мн декалитров Количество операций при аппроксимации временного ряда - от 700 до 900. Результаты прогнозов, полученные с помощью нейросетевыч пакетов, зависят от настроек программы и выбора системы обучения, изменения настроек сети и длины временного ряда В целом, предлагаемая нами комбинированная процедура даёт более точные прогнозные оценки показателей.

Для верификации процедуры также был поставлен эксперимент по прогнозированию искусственно сгенерированных временных рядов

показателей Приведем итоговый график получения прогнозных оценок для ряда с относительно стабильной тенденцией развития (модель рынка водки и ВИ) (рис 6 )Х

На рис.6, изображены фактические данные сгенерированного ряда и прогнозные оценки. На графике изображены два метода Метод Хольта и Метод Тригга-Лича (другие методы на графике не представлены по причине того, что их результаты хуже), используемые в нашей процедуре. Расчет прогноза потребления по предлагаемой в диссертации процедуре (результаты на графике отмечены как И НС) происходило следующим образом вычисление прогнозе в соответствии с набором методов, линейная аппроксимация данных результатов с помощью нейропакета N088. Для упрощения расчетов обучение сети проводилось на коротком промежутке времени (2002 юд плюс четыре периода - года) Линейная функция аппроксимации была выбрана для упрощения процедуры. Но даже в таких упрощенных условиях, как хорошо видно из графика, прелагаемая процедура лучше справляется с прогнозированием ряда, хотя в отдельных случаях, дает и менее точные прогнозы, чем традиционные методы. Средний квадрат ошибки по вссм> гори опту построения прогноза составляет' для метода Хольта - 142,7423, модели Тригга-Лича - 20.162, разработанной процедуры - 8,8398. Реакция на переломные моменты получается более к гладкой, но при этом достаточно своевременной При более

поноценном обучении и введении более сложных функций аппроксимации можно ожидать )лучшения результатов

Среди достоинств предлагаемой процедуры можно выделить следующие:

1. Устойчивость прогноза и его ориентация на основную тенденцию

развития процесса.

2. Высокая точность прогнозных оценок.

3 Относительная простота, с точки фения программной реализации

4. Комбинация экспертных и количественных методов

прогнозирования (те возможность предугадывать точки перегиба).

5. Комплексность и взаимосвязь прогнозов между собой.

6 Наличие устойчивой обратной связи, оказывающей корректирующее воздействие на всю процедуру прогнозирования Особенностями предлагаемой нами процедуры прогнозирования также являются следующие'

зависимость качества прогноза от обучающей выборки, а имея но - от количества обучающих событий. Чем их больше, тем лучше прогноз. Обязательно наличие в обучающей выборке всех тенденций, присущих процессу (точек перелома и т п ). зависимость процедуры от программной реализации Практически невозможно произвести все вычисления стандартными средствами и программными продуктами Желательна комплексная программная реализация, поскольку простое использование популярных нейропакетов приводит к ухудшению результатов

7. В диссертации проанализированы области деятельности предприятия, в которых целесообразно использование прогнозирования на базе предлагаемой методики как одного из инструментов повышения конкурентоспособности

1- Область стратегического управления. Стратегическое ведение бизнеса невозможно без точной оценки рынка и конкурентов Необходимо принимать решения по вводу новых мощностей, перспективам отдельных секторов, решать проблемы конкуренции с другими производителями и т.п. В силу того, что рынок крепкого акоголя испытывает сичьнос влияние государственного регулирования и демонстрирует общую нестабильность, стратегические горизонты во многих случаях опускаются до периода времени в один год Поэтому большая часть краткосрочных управленческих решений носш стратегический характер.

2. Область логистики. Все, что связано с движением товарно-материальных цснносгсй напрямую зависит от правильного планирования и прогнозирования Владея более точной информацией о

будущем состоянии рынка, появляется возможность строит), бо юс детальные планы производсгва, закупки комплектующих, использования складских помещений и т п Тем самым, обеспечивая бесперебойную работу предприятия и оптимизируя свои за граты предприятие в конечном счете, усиливает рыночные позиции за счет более качественного обслуживания клиентов и повышения рентабельности.

1 Финансовая область. Располагая точными оценками будущего рынка и имея конкретные планы по развитию, предприятию уже не требуется создавать допонительные резервы оборотных средств ,цтя борьбы с неопределенностью Все это способствует высвобожден то денежных средств из замороженного оборота и уменьшит потребность предприятия во внешнем кредитовании

4 Маркетинговая область Своевременная реакция на бучугцее изменение рыночных условий позволяет опережать остальных игроков и увеличивать свою рыночную долю Компании, которые реагируют ш изменение рыночных условий по факту (те не предпринимая превентивных мер) вынуждены учитывать временной лаг мсжд> реакцией и изменением ситуации на рынке. Может оказагься. что действия уже опоздали и, тем самым, часть рынка потеряна Более точное прогнозирование изменений рынка способствует оптимальному распределению маркетинговых бюджетов

5 Текущий мониторинг Рыночная информация в современных условиях очень быстро устаревает и не является отображением реального положения дет Владея достоверной текущей информацией (в реальности прогнозом текущего состояния) предприятие может своевременно вносить коррективы в оперативные действия

Выводы, полученные в данной работе, также могут использоваться в разработках более совершенных методов анализа и прогнозирования различных процессов экономики

III. ВКЛАД АВТОРА В ПРОВЕДЕННОЕ ИССЛЕДОВАНИИ Основным вкладом автора в проведенное диссергационное исследование является постановка цели исследования, выбор и обоснование объекта и предмета, обоснование 'дач исследования подходов к их решению, а также решение поставленных задач

Конкретный вклад автора в проведенное исследование заключается в следующем'

исследован рынок крепкого акоголя России, выделены и описаны основные сегменты, определены основные проблемы и тенденции развития;

- обоснована необходимость точного прогнозирования при принятии управленческих решений на конкурентных рынках прогнозирование является одним из эффективных инструментов поддержки управленческих решений на современных рынках с гиперконкуренцией;

- показана недостаточная эффективность традиционных методов прогнозирования ключевых характеристик рынка применительно к акогольному рынку России, таким образом обоснована необходимость разработки специализированной процедуры прогнозирования;

определена и описана зависимость потребления акогольной продукции, на различных рыночных сегментах, от уровня доходов населения, позволяющая прогнозировать будмцес состояние рыночных сегментов по уравнениям линейкой регрессии;

выделена сезонная вона потребления водки и ВИ. с помощью адаптации ненараметрического метода к акогольному рынку, что позволяег конкретизировать годовые прогнозы помесячно;

обоснована необходимость использования аппарата нейросетсвыч моделей, которые позволяют аппроксимировать разнородную информацию, обеспечивая необходимую точность прогнозов при сохранении высокой надежности

проведено обучение разработанной комплексной процедуры построения прогноза ключевых характеристик, а также верификация предложенной модели;

получен комплексный прогноз по рынку водки и ВИ на 2<ЮС> год, описаны конкретные рекомендации для участников рынка

IV. СТЕПЕНЬ НОВИЗНЫ И ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ В диссертационном исследовании получены следующие новые результаты в области теории, методики и практики, реализующие поставленные цели и задачи исследования. В области теории.

Х сформулированы особенности высококонкуренгных потребительских рынков, выделены ключевые охарактсрипикн РМСв рынков,

Х обобщены положения теории принятия стратегических решений в условиях конкуренции с точки зрения исторической

ретроспективы Определены и описаны формы и фаеторы конкурентной борьбы на акогольном рынке РФ;

Х разработаны требования к современной комплексной процедуре прогнозирования ключевых характеристик высококонкурентиы\ потребительских рынков. Определены цели и задачи прогнозирования как модели поддержки управленческих решений.

В области методики и практики:

Х проведен эмпирический сравнительный анализ различных методов прогнозирования ключевых характеристик рынка на примере рынка крепкого акоголя;

Х разработана комптсксная процедура прогнозирования ключевых характеристик рынка крепкого акоголя, базирующаяся на искусственной нейронной сети и синтезе различных методов прогнозирования,

Х ра работай комплексный прогноз ключевых характеристик рынка водки и ВИ, позволяющий принимать стратегические и тактические решения отдельным участникам рынка;

Х выработаны практические рекомендации по использованию предложенной процедуры прогнозирования в качестве модели поддержки управленческих решений с целью улучшения стратегического и тактического управления Определены направления повышения конкурентоспособности предприятия за счет повышения качества прогнозирования.

Практическая значимость исследования заключается, прежде всего, в гом, что использование на практике разработанных- в ней теоретических и методических положений будет способствовать решению важнейшей народнохозяйственной задачи повышения конкурентоспособности предприятий и общему повышению эффективности экономики.

Практическая значимость результатов диссертацио иного исследования заключается также в том, что разработанные теоретические и методические положения доведены до стадии позволяющей исполыовать их в конкретных организациях и предприятиях для эффективного управления. Представленные в диссертации принципы, правила, методы и процедуры нашли применение при решении различных практических задач в работе действующих участников акогольного рынка РФ

Апробация Основные положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на Международных и

Всероссийских конференциях и симпозиумах, в том числе на профессиональных практических семинарах.

По теме диссертации опубликованы следующие работы

1. Мальков М.В. Влияние уровня доходов населения на доли сегментов

водочного рынка России // Экономика и Финансы -2004^->Г'28. Москва -0,3 п.л.

2. Мальков М.В. Выделение сезонной воны на рынке водки и

ликероводочных изделий помощью непараметрического агоритма // Современные аспекты экономики - 2004 №13(64), С Петербург 0,5 п.л.

3. Мальков М.В. Некоторые трудности экономического

прогнозирования // Экономическая кибернетика системный ана ш>. в экономике и управлении |сборник научных трудов] выпуск Я<>9. под редакцией ДВ. Соколова и А.В Завгородней. 2004 издательство СПбГУЭиФ - 0,2 п.л. 4 Мальков М.В Показатели качества прогноза, применяемые на акогольном рынке// Экономическая кибернетика системный анализ в экономике и управлении (сборник научных трудов] вытек №9, под редакцией Д.В Соколова и А В Завгородней, 2004. издательство СПбГУЭиФ ~ 0,2 п л 5. Мальков М В. Основные истоки современной российской организационной культуры // Государство и экономика [тезисы докладов межвузовской студенческой научно-практической конференции! выпуск VIII, 1998, Ульяновск -0,4 п л

МАЛЬКОВ МИХАИЛ ВЛАДИМИРОВИЧ АВТОРЕФЕРАТ

Лицензия Р № 020412 от 12.02 97

Подписано в печать 13 05 05 Формат 60x84 1/16 Бум офсетная Печ л 1,4 Бум л 0,7 РТП изд-ва СПбГУЭФ Тираж 70 экз Заказ 379

Издательство Самкт-Пегсрбургского государственного университета экономики и финансов 191023, Санкт-Петербург, Садовая ул , д 21

1 0709

РНБ Русский фонд

2006-4 6584

Похожие диссертации