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

Моделирование и прогнозирование поведения потребителей на розничном продовольственном рынке тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Колесникова, Анастасия Юрьевна
Место защиты Новосибирск
Год 2011
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Моделирование и прогнозирование поведения потребителей на розничном продовольственном рынке"

На правах рукописи

Колесникова Анастасия Юрьевна

МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ НА РОЗНИЧНОМ ПРОДОВОЛЬСТВЕННОМ РЫНКЕ

Специальность 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Новосибирск 2011

4847118

Работа выпонена в ГОУ ВПО "Новосибирский государственный технический университет"

Научный руководитель:

кандидат технических наук, доцент Тимофеев Владимир Семенович

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, доцент Коломак Евгения Анатольевна

Ведущая организация:

кандидат экономических наук, доцент Мезенцев Юрий Анатольевич

ФГОУ ВПО Сибирский федеральный университет

Защита состоится л10 июня 2011 г. в 14.30 на заседании диссертационного совета Д 212.174.04 при Новосибирском государственном университете по адресу: Новосибирск, ул. Пирогова, д.2 , ауд. 304.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО Новосибирский государственный университет

Автореферат разослан л6 мая 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, л /г /!

кандидат экономических наук, доцент ^ Комарова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. В российской экономике отрасль розничной торговли занимает ведущие позиции. В последние годы на удаленных от центра региональных рынках отмечается обострение конкуренции, связанное с экспансией федеральных и иностранных торговых предприятий. Это приводит к ужесточению борьбы за потребителей и усилению чувствительности сбыта к маркетинговой политике компаний. Более тщательно подходить к прогнозированию спроса и планированию заказов заставляют и последние тенденции усиления законодательного регулирования торговой деятельности1. Кроме того происходит и смена предпочтений потребителей под воздействие экономических факторов (в том числе кризисов), а также ввиду изменений в образе жизни современного человека. Все эти факторы приводят к повышению требований к надежности и обоснованности прогнозов спроса на основе постоянного мониторинга покупательского поведения, его качественного и количественного анализа в ходе маркетинговых исследований. Однако, практика их проведения в отечественных компаниях далека от классических руководств. Существенным недостатком выступает игнорирование больших массивов внутренних данных предприятия, связанное с тем, что существующие методы обработки информации не адаптированы к возникающим маркетинговым задачам.

Рынок розничной торговли характеризуется и периодически возникающими кризисными явлениями, обусловленными как событиями мирового масштаба, так и факторами, специфическими для отдельных рынков, например, засухами и неурожаями. Данные явления оказывают непосредственное влияние на благосостояние потребителей, что побудило к законодательному закреплению сдерживания роста цен на социально значимые товары2. Такое регулирование требует постоянного мониторинга ценовой ситуации со стороны администрации, а также оценки степени влияния ее изменений на структуру потребительских расходов домохозяйств в ходе бюджетных обследований. Однако обследования проводятся только с годичной периодичностью, что приводит к проблеме запаздывания информации о спросе для построения индексов потребительских цен. Поэтому для более точной оценки индексов инфляции и корректировки на них номинальных показателей уровня благосостояния возникает необходимость в разработке моделей, адекватно описывающих структуру спроса населения.

Отмеченный интерес торговых компаний и администрации к повышению точности и обоснованности предсказаний спроса подтверждает актуальность

1 жесткое ограничение отсрочки платежа за поставки скоропортящихся продовольственных товаров (п. 7 ст. 9 ФЗ РФ от 28.12.2009 г. №381-Ф3 "Об основах государственного регулирования торговой деятельности в РФ")

гп.5 ст.8 ФЗ РФ №381-Ф3 "Об основах государственного регулирования..."

выбранного направления работы, в которой модели поведения потребителей выступают перспективным инструментом анализа данных и могут стать концептуальной основой исследования.

Целью работы является адаптация и разработка методов и моделей для прогнозирования поведения потребителей на рынке розничной торговли продуктами питания. В соответствии с целью решаются следующие задачи:

Х критически проанализировать возможности использования существующих моделей поведения потребителей для прогнозирования спроса (продаж);

Х выделить факторы, определяющие поведение потребителей на рынке розничной торговли продуктами питания;

Х разработать модели для описания поведения покупателей торговых компаний, позволяющие оценивать влияние маркетинговых стимулов на реакцию покупателей и более точно прогнозировать объемы продаж по сравнению с традиционными моделями динамики;

Х предложить методику оценки реальных расходов на питание домохозяйств, включающую моделирование их расходов на продовольственные группы товаров, сравнить точность результатов со стандартными методами расчета индексов потребительских цен;

Х на основе эмпирических данных осуществить проверку точности и адекватности предложенных методов и моделей.

В качестве объекта наблюдения выбран рынок розничной торговли продуктами питания. Объектом исследования выступают факторы, определяющие спрос разных групп потребителей. Предметом исследования являются закономерности поведения покупателей и модели их представления.

Степень разработанности проблемы. Теоретическая и методологическая основа. Изучение поведения потребителей становится одним из ведущих направлений в экономической теории благодаря трудам таких ученых, как К. Менгер, У.С. Джевонс, Л. Вальрас, А. Маршал, Ф. Эджуорт, В. Парето, Т. Веблен, Э. Энгель, Е.Е. Слуцкий, ДясР. Хикс, Р.Дж. Ален, П. Самуэльсон. Развитие возможностей прогнозирования спроса по данным торговой статистики отражено в работах X. Хаутаккера, С. Африата, X. Вэриана. В исследования в данном направлении внесли вклад такие ученые, как A.A. Петров, A.A. Шананин, И.Г. Поспелов, В.К. Горбунов. В теории маркетинга предложены модели поведения потребителей, развитые экономистами Дж. Ховардом, Н. Шетом, Титовой В.А. Диссертационное исследование опирается и на современные работы, посвященные теории выявленных предпочтений, анализу проблем оценивания кривых Энгеля, качественным исследованиям поведения потребителей.

Методологическую базу исследования составляют методы маркетингового анализа, методы эконометрики и теории планирования эксперимента, методы теории линейных неравенств, математического анализа и линейной агебры. Для решения поставленных задач применялись программы MS Excel 2007,

STATISTICA 6, EViews 3.1, Maple 10.

Эмпирическую базу исследования составили данные Федеральной службы государственной статистики, ее территориального органа по Новосибирской области, информация о торговой деятельности выбранных предприятий Новосибирска, результаты опроса покупателей.

Область исследования. Содержание диссертации соответствует области исследования п. л1.4. Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений паспорта специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

1. Разработана модель процесса повторного выбора магазина, описывающая, в отличие от стандартных маркетинговых методов анализа поведения потребителей, влияние ненаблюдаемых факторов (отношения, убеждений) на покупательскую реакцию и взаимосвязи между этими факторами, идентификация которых дает новую информацию о характере воздействия маркетинговой политики (в частности, смены формата магазина) на поведенческую лояльность покупателей.

2. Предложена модель вероятности покупки (выбора покупателями определенного дня недели), оценивание которой может осуществляться с использованием только внутренней информации торговой компании. Ее отличительной чертой, по сравнению с существующими моделями динамики продаж, является более гладкое описание сезонных изменений ритмов покупок, что позволяет получать более высокую точность прогнозов объемов сбыта.

3. Предложен параметрический метод аппроксимации модели случайной полезности, в отличие от аналогичных методов, учитывающий неоднородность дисперсии полезности в зависимости от объема спроса на блага, агоритм оценки которой основан на последовательном переборе значений параметров функции полезности, область которых ограничена системой неравенств С. Африата. Особенность метода состоит в использовании идей теории планирования эксперимента.

4. Разработана методика оценки реального показателя уровня благосостояния (расходов на питание) малообеспеченных домохозяйств, отличительной чертой которой выступает моделирование потребительских расходов на группы продуктов питания с использованием системы эконометрических уравнений, описывающих эмпирические кривые Энгеля. Экономическая корректность результатов обеспечивается проверкой условий выпонения теоретических свойств функций, описывающих зависимость спроса от дохода. По сравнению со стандартными методами расчета индексов

потребительских цен, с помощью предложенной методики удается получить более точные оценки текущих индексов и, тем самым, более точно корректировать на инфляцию номинальные расходы на питание.

Теоретическая значимость работы определяется расширением научных знаний о поведении потребителей с привлечением структурных моделей, методов количественного и качественного анализа; развитием подходов к выявлению предпочтений на основе торговой статистики путем разработки метода оценивания модели случайной полезности с учетом неоднородности ее дисперсии. Формулировка и исследование свойств функций, описывающих зависимость спроса от дохода, допоняет положения экономической теории.

Практическая значимость результатов. Предложенные методы и модели находят применение на уровне торговых компаний при решении задач планирования продаж и оценки эффективности маркетинговых мероприятий. Методика оценки реальных расходов на питание малообеспеченного населения может быть использована на уровне администрации для анализа эффективности мер социальной поддержки и планирования мероприятий в этом направлении.

Достоверность и обоснованность научных результатов, выдвинутых положений и выводов обусловлена корректным применением методов математического анализа, планирования эксперимента, оптимизационных и эконометрических методов, соответствием выводов и результатов положениям теории потребительского выбора, экономических индексов и маркетинга.

Апробация и внедрение результатов исследований. Отдельные результаты докладывались и обсуждались на Всероссийской научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых "Наука. Технологии. Инновации" в 2007-2010 гг., на VI Всероссийской межвузовской конференции молодых ученых в 2009 г. (Санкт-Петербург). Разработанные модели и методики используются в аналитической работе Экспертного управления мэрии города Новосибирска, торговых предприятий Сибирский Гигант и Новосибирск-Торг, что подтверждено актами о внедрении.

Работа выпонена при поддержке ФЦП Научные и научно-педагогические кадры инновационной России (проект №11263) и гранта мэрии города Новосибирска молодым ученым (проект № 14-09).

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Модель повторного выбора магазина позволяет выявить влияние маркетинговых стимулов на поведенческую лояльность клиентов опосредовано через взаимодействие с ненаблюдаемыми факторами покупательского выбора.

2. Модель вероятности покупки более гладко, по сравнению с известными моделями динамики объемов продаж, описывает сезонные изменения ритмов покупок, что позволяет более точно аппроксимировать ежедневную динамику количества чеков торговых компаний.

3. Метод идентификации модели случайной полезности, учитывающий неоднородность ее дисперсии, обеспечивает лучшую точность оценивания

параметров за счет выбора оптимального плана объемов спроса по сравнению с оцениванием на всем диапазоне исходных данных.

4. Методика оценки реальных расходов на питание малообеспеченных домохозяйств дает возможность получения более точных оценок уровня инфляции, по сравнению со стандартными подходами к построению индексов потребительских цен, за счет моделирования объемов спроса данной группы населения на продовольственные товары.

Публикации. По теме исследований опубликовано 13 научных работ общим объемом 12,1 п.л. (авторских 4,9 п.л.), в том числе в рекомендованных ВАК изданиях - 3.

Структура и объем работы. Диссертация изложена на 170 стр., состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка литературы из 135 названий, 16 приложений, включает 28 таблиц, 25 рисунков.

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, определены цель и задачи исследования, выдвинуты основные положения, выносимые на защиту, элементы научной новизны, приведены сведения о внедрении и апробации результатов исследований, об их теоретической и практической значимости.

В разделе 1 представлен обзор моделей поведения потребителей и методов их оценивания. В ходе анализа возможностей использования моделей для прогнозирования спроса (продаж) сделано заключение о наиболее пригодных для этой цели моделях, выделены имеющиеся недостатки в структуре и методах оценивания моделей, требующие адаптации и разработки новых методов и моделей для прогнозирования поведения потребителей.

Раздел 2 посвящен анализу розничного продовольственного рынка. По результатам эконометрического анализа выделены факторы, в наибольшей степени определяющие поведение потребителей на этом рынке: их ритмы покупок, уровень дохода и другие социально-демографические характеристики, а также ценовая и ассортиментная политика торговых компаний.

В разделе 3 производится оценка степени влияния маркетинговых стимулов торговых компаний. Для этого предложен ряд методов и моделей, учитывающих присущие покупателям ритмы покупок, а также предполагающих рациональную реакцию покупателей на изменение цен, которые позволили увеличить точность прогнозирования объемов продаж компаний по сравнению с используемыми в обычной практике методами.

Раздел 4 посвящен анализу экономического положения малообеспеченного населения. Оценка его уровня благосостояния осуществлена исходя из реальных расходов на питание домохозяйств. Путем моделирования структуры расходов достигается более точная, по сравнению со стандартными методами, корректировка на инфляцию номинальных значений расходов, что подтверждено сравнительным анализом точности оценок индексов Фишера.

В заключении обобщены основные результаты, полученные в данном исследовании, и сформулированы выводы.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. Модель повторного выбора магазина позволяет выявить влияние маркетинговых стимулов на поведенческую лояльность клиентов опосредовано через взаимодействие с ненаблюдаемыми факторами покупательского выбора.

Под поведенческой лояльностью понимается склонность клиентов к повторным покупкам в магазине. Теория поведения потребителей постулирует, что маркетинговые стимулы оказывают влияние на лояльность, но поностью не раскрывает механизмов такого влияния, а именно степени участия в процессе ненаблюдаемых факторов покупательского выбора. Хотя такой анализ позволил бы глубже понять характер влияния маркетинговой политики.

Взаимосвязи между ненаблюдаемыми факторами и реакцией покупателей на перепозиционирование торговой компании (смену формата магазина у дома на жесткий дискаунтер) исследованы с помощью модели повторного выбора магазина, имеющей следующий вид:

(ХХг) = Л,ФЛ^+05, (1)

где X - матрица значений стандартизированных признаков л^ - х17; Я^ХХ7)

ковариационная матрица признаков; Ф ={ф,у} = {соу(^,/у)} ковариационная матрица факторов, специально подобранной структуры; / -матрица неизвестных значений факторов /, - /б; /, - социально-экономическое положение покупателя, включающее уровень дохода х, семьи, наличие автомобиля х^ > степень занятости покупателя и его возраст х4; /2

- присущие покупателю ритмы покупок, определяющие объем покупок х5 и их частоту %; /3 - сложившиеся у покупателя убеждения относительно постоянных очередей х^ в магазине, удовлетворительной работы персонала

и удобства его расположения х^; /4 - отношение к изменениям в ассортименте %, в выкладке п и в уровне цен х12 в связи со сменой формата магазина; /5

- оценка магазина по сравнению с одним конкурентом по уровню цен хи и ассортименту хи и с другим конкурентом по ассортименту л15; /б - реакция покупателя, обуславливающая изменение объема % и частоты покупок хУ1 в магазине; А.х - матрица неизвестных факторных нагрузок, относительно структуры которой вводятся допонительные предположения; 05 =diag{Q} -дисперсионная матрица случайных ошибок, 9(. = а|(.

По данным опроса покупателей произведена идентификация модели (1) с

помощью подтверждающего факторного анализа. Полученные оценки представлены на рис. 1 и значимы на 1%-м уровне.

Уровень цен

Выкладка товаров

Обслуживание

Расположение

-Сю 4^0,86 .0,742 ,

Ассор-

тимент \>

Рисунок 1 - Диаграмма путей процесса повторного выбора магазина при смене его формата на жесткий дискаунтер

В целом подтвердилось, что реакция на маркетинговые стимулы торговой компании взаимосвязана с неоднородность клиентов по ритмам покупок. При этом они коррелируют опосредовано через отношение покупателей к изменениям в магазине и оценку магазина по сравнению с конкурентами. Обнаружена интересная закономерность в реакции на смену формата: покупатели, совершающий крупные и редкие покупки, увеличивают объем и уменьшают частоту покупок. Клиенты, для которых более характерны мекие повседневные покупки, реагируют противоположным образом.

2. Модель вероятности покупки более гладко, по сравнению с известными моделями динамики объемов продаж, описывает сезонные изменения ритмов покупок, что позволяет более точно аппроксимировать ежедневную динамику количества чеков торговых компаний.

При анализе ежедневной динамики количества Ки чеков торговых предприятий обнаружены существенные колебания разной частоты, которые проинтерпретированы с точки зрения влияния ритмов покупок на поведение клиентов. Для оценивания их влияния предложено исходить из вероятности ри покупки в г -й день г -й недели:

ри = Ки1гД 1=1,....7, (2)

где 2, = К, - число чеков в неделю Г.

Анализ динамики чеков производися в ходе решения задачи улучшения точности прогнозирования объемов продаж гипермаркета. Для этого использована внутренняя информация о количестве и напоняемости чеков за двухлетний период (730 дней) с апреля 2004 по март 2006 гг. Для описания динамики числа чеков предложена модель вероятности покупки вида: Рщ =al+bt+csm(pt) + gj+Ujtj, г = 1,...,7, у = 0,...,20,

'ЯД, = >. (3)

где Рщ - вероятность покупки в 1-й день г -й недели, приходящийся на праздничный О" *0) или непраздничный день (/ = 0); gij - эффект праздничного дня у, приходящегося на I -й день недели, оцениваемый3 совместно с параметрами а,-, Ь1, с,-; - случайная ошибка. Функция синуса введена для

учета сезонных изменений в ритмах покупок. Поскольку наблюдаемый период колебаний вероятностей покупки равен 1 году (52 недели), то найденный из условий периодичности параметр р составляет р = 0,121.

Для того чтобы найти расчетные значения ежедневного количества чеков необходимо использовать соотношение (2). Подставляемые в него прогнозные значения недельного числа чеков найдены с помощью следующей модели: 2}и = 0 + ^ 1п(0 + й>, + г, 1п(г)+1; + ,/ = 1,2, у = 0,...,4,

где 2]Н - число чеков в неделю г, приходящееся на праздничный (у Ф 0) или непраздничный (у = 0) дни, до ( / = 1) или после (1 = 2) момента структурного сдвига; - догосрочный праздничный эффект, ш,, т, - эффекты, обусловленные влиянием структурного сдвига и оцениваемые совместно с 80, 81 при введении идентифицирующих ограничений; и - случайная ошибка.

Результаты оценивания модели (3) приведены в табл. 1. Все параметры оказались значимы на 99%-м доверительном уровне. О различиях в предпочтениях дней недели в зависимости от времени года можно судить по значению с,. Высокие абсолютные значения оценок периодической компоненты в субботу и воскресенье в сравнении с будними днями указали на

3 оценивается с помощью бинарной переменной, принимающей значений 1, если (' -й день I -й недели соответствует праздничному дню, и 0 - иначе. Значительное число праздничных эффектов, включенных в модель, объяснимо тем, что в разные годы одни и те же праздники приходятся на различные дни недели

то, что при переходе с зимнего на летний период вероятность покупки в наибольшей степени изменяется в выходные. Причем отрицательные значения

(с6 =-0,015,с7 =-0,011) подтвердили, что с наступлением отпускного сезона выходные становятся менее предпочтительны для покупок.

Таблица 1 - Оценки параметров модели вероятности покупки

Оценки Понедель ник Вторник Среда Четверг Пятница Суббота Воскресенье

^ 1 2 3 4 5 6 7

а,- 0,123 0,127 0,124 0,128 0,155 0,185 0,158

9,2-10"5 3,5-10"5 1,3-10"4 8,9-10'5 - -2,4-10"4 -1,Н0"4

г/ 0,007 0,004 0,004 0,004 0,006 -0,015 -0,011

Оценки трендовой компоненты показали, что в догосрочном плане происходит уменьшение вероятности покупки в выходные в пользу будних дней. Это означает, что в целом для покупателей более предпочтительными для покупок становятся будние дни. Данную тенденцию можно учитывать при позиционировании гипермаркета и при организации работы кассового зала.

С помощью предложенной модели вероятности покупки осуществлено прогнозирование числа чеков гипермаркета на пять месяцев вперед. Сопоставление фактических и прогнозных значений (рис. 2) показало достаточно хорошее качество построенной модели.

-1-1 I I--1 I-1-1-1Ч

1.4 15.4 29.4 13.5 27.5 10.6 24.6 8.7 22.7 5.8 19.8

Рисунок 2 - Ежедневная динамика числа чеков гипермаркета, 2006 г.

В ретроспективе использование предложенной модели позволило сократить среднюю ошибку аппроксимации данных с 7,2% до 5,45% по сравнению с результатами, полученными на основе модели динамики продаж, включающей

тренд, сезонность, недельную цикличность и праздничный эффект. На период прогнозирования ошибка составила 5,4%, что на 0,49% меньше, чем при применении модели динамики продаж.

3. Метод идентификации модели случайной полезности, учитывающий неоднородность ее дисперсии, обеспечивает лучшую точность оценивания параметров за счет выбора оптимального плана объемов спроса по сравнению с оцениванием на всем диапазоне исходных данных.

Подход к выявлению предпочтений покупателей по данным о спросе х, и

ценах р, в момент t, основанный на строгой системе неравенств Африата,

задающих ограничения на значения чисел Африата и,, X,, предполагает

построение функции полезности и (л) вида

/(*) = * = 1.....Т, (4)

где е - малая величина, g(x)=^]xx'+Г-4г, Г,е > 0,'- транспонирование.

Для получения функций спроса, обладающих заданными свойствами, предложено производить параметрическую аппроксимацию функций (4), основываясь на известных классах функций полезности, представимых в линейно-параметризованной форме. Данная задача сводится к оцениванию модели случайной полезности вида:

^(Ы'Ы-ЗД^Ч'+Е- <5>

где и- вектор средних значений функции полезности (4), вычисляемых путем перебора значений и,, X,, удовлетворяющих неравенствам Африата, X - матрица, составленная из векторов регрессионных функций Р}{хц.....х]К) = (л )...../ж {х]К)) . Х]к - компонента вектора хк

объемов спроса на к -й товар, принимающих значения от минимального хЩп до максимального хЦ"** выборочного значения объема спроса, к = 1,К, К -количество товаров, ./ = 1, N, N - число точек вектора хк, - вектор неизвестных параметров, т - число параметров, Е - вектор случайных ошибок, характеризуемых неоднородной дисперсией.

Если задавать значения х^ по равномерной сетке на всем диапазоне

; Зс^1111* ^ исходных значений объемов спроса на к -й товар, это приводит к

значительному разбросу оценок параметров модели (5). Поэтому с целью улучшения точности оценивания модели (5) заданной параметрической формы предложено использовать теорию планирования эксперимента. Возможный N -точечный план ^ определен в виде:

,xJke[xГ^,xr\vj,tpJ:=l^

= Аг8 шах| М )| = Аг8 шах

р1 Ч Рл?

где Р] - вес / -й точки плана. Из всей совокупности таких планов предложено выбирать оптимальный по О -критерию:

Р]р1 (*я.....V Ь (*л.....V) Х

где М- информационная матрица плана эксперимента, о] - дисперсия ошибки модели (5) в у-й точке плана (6). Для оценки данной дисперсии предлагается исходить из разброса значений функции полезности (4) при х = . Агоритм определения оценки дисперсии >[/|;с] полезности

заключается в переборе значений хк по равномерной сетке в интервале ; ^ и расчете для каждого * значений функции полезности (4) при

различных значениях параметров и,, выбираемых по сетке, ограниченной областью допустимых решений неравенств Африата.

Проверка точности оценивания параметров модели полезности с помощью предложенного метода осуществлена в ходе анализа объемов продаж хлеба двух производителей. Выбранные для описания предпочтений покупателей модели представлены в табл. 2.

Таблица 2 - Стандартные ошибки коэффициентов моделей полезности

№ Вид модели полезности для оценивания По всем исходным точкам По точкам оптимального плана

5о

1 V; = \|/0 + щ 1п + щ 1п х2] + ] 0,94 3,04 2,90 0,41 1,21 1,45

2 7,48 6,95 5,57 3,91 2,81 2,87

3 и) = щ + ^ 5,87 3,05 5,57 2,84 1,21 2,87

4 V 1 =Уо + Ч>2 5,97 6,95 2,90 2,38 2,81 1,45

В результате использования оптимального плана согласно критерию (7) удалось получить более точные оценки параметров модели полезности вида (5). Об этом свидетельствует значительно меньшая (в два и более раза) величина стандартных ошибок оценок коэффициентов по сравнению с результатами идентификации по всем исходным точкам (табл. 2).

4. Методика оценки реальных расходов на питание малообеспеченных домохозяйств дает возможность получения более точных оценок уровня инфляции, по сравнению со стандартными подходами к построению индексов потребительских цен, за счет моделирования объемов спроса данной группы населения на продовольственные товары.

Предварительный анализ расходов на питание домохозяйств, их объемов потребления и средних розничных цен по рынку показал, что цены покупки ряда продуктов питания отличаются от среднерыночных и зависят от уровня благосостояния потребителей. Для учета этого факта рассчитаны оценки коэффициентов кДц) корректировки средних цен на /-й продукт.

Для моделирования объемов спроса на группы продовольственных товаров предложено использовать систему эконометрических уравнений вида:

= (ц,0*,)+в*, , У/ = 1Л, = (8)

К;(р)е;=Ц, (9)

где (1 - Nx\ вектор значений спроса на / -й продукт, р - Мх1 вектор

выборочных значений величины, отражающей уровень благосостояния

потребителей (расходы на питание), N - объем выборки, й( - тк х1 вектор

неизвестных параметров в к-й функции, характеризующих спрос на 1-й продукт, тк - число параметров , р1 - средняя цена на I -й продукт, -

вектор случайных ошибок.

Идентификация предложенной системы (8)-(9) осуществлена по квартальным данным бюджетных обследований4 домашних хозяйств за 20082009 гг. По ее результатам построены прогнозы расходов малообеспеченных домохозяйств (входящих в первую и вторую децильную группу по располагаемым ресурсам) на 2010 г. Данные прогнозы использованы в качестве весов при построении индексов цен Фишера по сравнению с соответствующим месяцем предыдущего года. Для сопоставления точности модельных индексов Рр и индексов Рр, вычисляемых стандартным образом исходя из замены текущих весов базисными, найдены их отклонения от реальных значений индексов Рр, рассчитанных по наблюдаемой структуре спроса (табл. 3).

4 В виду особенностей данных в моделях (8) также учтена сезонность спроса на ряд продуктов.

Таблица 3 - Модельные и стандартные (рассчитанные по базисным весам) индексы цен Фишера и их отклонения от реальных значении, 2010 г.

Де- Пока- Месяц

ЦЮ1Ь затель 1 2 3 4 5 6 7 8 9

К 1,082 1,067 1,092 1,054 1,051 1,049 1,023 1,063 1,086

fp~fp -0,21% -0,02% -0,07% -0,10% -0,23% -0,49% -0,18% 0,03% 0,11%

1 fp

fp 1,080 1,067 1,090 1,052 1,047 1,041 1,019 1,059 1,084

fp~fp -0,02% 0,02% 0,06% 0,12% 0,11% 0,19% 0,27% 0,42% 0,34%

fp

К 1,075 1,062 1,086 1,050 1,046 1,043 1,062 1,100 1,120

fp~fp 0,23% 0,35% 0,37% 0,14% -0,02% -0,29% 0,06% 0,21% 0,31%

9 fp

fp 1,070 1,059 1,083 1,047 1,042 1,037 1,058 1,099 1,120

fp~fp 0,70% 0,59% 0,64% 0,41% 0,33% 0,34% 0,40% 0,34% 0,36%

fp

Несмотря на то, что для первой децильной группы модельные индексы в ряде месяцев уступают по точности результатам, полученным стандартным образом, но в случае со второй децильной группой они во всех без исключения месяцах показали лучшую точность оценивания реального индекса Фишера. В результате с помощью предложенной методики удалось более точно оценить реальные расходы на питание малообеспеченных домохозяйств.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

Публикации в изданиях, содержащихся в перечне ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, рекомендованном ВАК РФ:

1. Колесникова А.Ю. и др. Оценка доступности социально значимых товаров для малообеспеченного населения / А.Ю. Колесникова, В.А. Скосырский, B.C. Тимофеев, О.В. Храмцова, В.М. Чистяков // Сибирская финансовая школа. - 2009. - №2. - С. 24-30. (0,44 п.л., в т.ч. 0,09 авторских)

2. Тимофеев B.C., Колесникова А.Ю. Прогнозирование продаж предприятия розничной торговли // Экономика и математические методы. - М.: ЦЭМИ РАН. - 2009. - №3. - С. 48-63. (1 п.л., в т.ч. 0,5 авторских)

3. Тимофеев B.C., Колесникова А.Ю. Исследование устойчивости в задачах оптимизации потребительского выбора // Доклады академии наук высшей школы РФ. - Новосибирск: Изд-во НГТУ. - 2010. - №1(14). -С.47-61. (0,94 пл., в т.ч. 0,47 авторских)

Публикации в других изданиях:

1. Тимофеев B.C., Колесникова А.Ю., Заика Н.С. Краткосрочное прогнозирование спроса (на примере торгового центра Гигант) II Сб. науч. тр. НГТУ. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2007. - N1(47). - С.129-138. (0,62 п.л., в т.ч. 0,21 авторских)

2. Колесникова А.Ю. Исследование различий в ритмах покупок продуктов питания магазинов разных форматов // НАУКА. ТЕХНОЛОГИИ. ИННОВАЦИИ. Материалы всероссийской конференции молодых ученых в семи частях. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2007. Часть 4. - С. 72-74. (0,12 п.л.)

3. Тимофеев B.C., Колесникова А.Ю. Сравнительный анализ полевых и кабинетных исследований поведения покупателей // Маркетинг в России и за рубежом. - 2008. - №5. - С. 44-51. (0,5 п.л., в т.ч. 0,25 авторских)

4. Колесникова А.Ю. Прогнозирование реакции покупателей на изменение соотношения цен взаимозаменяемых товаров // НАУКА. ТЕХНОЛОГИИ. ИННОВАЦИИ. Материалы всероссийской конференции молодых ученых в семи частях. -Новосибирск: Изд-во НГТУ,2008. Часть 4. - С. 139-141.(0,12 п.л.)

5. Колесникова А.Ю. Исследование факторов, определяющих выбор покупателем розничных торговых точек // Сборник трудов конференции молодых ученых, Выпуск 5. Гуманитарные науки / Главный редактор д.т.н., проф. В.Л. Ткалич. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2009. - С. 262-267. (0,5 п.л.)

6. Тимофеев B.C., Колесникова А.Ю. Идентификация моделей зависимости спроса от дохода в рамках неоклассической теории // Доклады академии наук высшей школы РФ. - Новосибирск: Изд-во НГТУ. - 2009. - №2. - С. 69-83. (0,94 п.л., в т.ч. 0,47 авторских)

7. Колесникова А.Ю. К вопросу об оценке числа постоянных покупателей предприятия розничной торговли // НАУКА. ТЕХНОЛОГИИ. ИННОВАЦИИ. Материалы всероссийской научной конференции молодых ученых в семи частях. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2009. Часть 5. - С. 160-162. (0,12 п.л.)

8. Совершенствование методов и агоритмов анализа сложных многофакторных объектов / А.Ю. Колесникова, Е.С. Морозова, B.C. Тимофеев, Е.А. Хайленко И Отчет о НИР / НГТУ. Каф. ТР. - №ГР 02201150649. -Новосибирск, 2009. -101 с. (6,3 п.л., в т.ч. 1,58 авторских)

9. Колесникова А.Ю. Модели поведения потребителей: возможности прогнозирования спроса // Сб. науч. тр. НГТУ. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2010. -N1(59). - С.117-122. (0,38 п.л.)

10. Колесникова А.Ю. Развитие методов оценивания моделей покупательских предпочтений // НАУКА. ТЕХНОЛОГИИ. ИННОВАЦИИ. Материалы всероссийской научной конференции молодых ученых в 4-х частях. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2010. Часть 3. - С. 166-168. (0,12 п.л.)

Отпечатано в типографии Новосибирского государственного технического университета 630092, г. Новосибирск, пр. К. Маркса, 20,

тел./факс (383) 346-08-57 формат 60 X 84/16 объем 1,25 п.л. тираж 100 экз. Заказ № 800 подписано в печать 03.05.2011 г

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Колесникова, Анастасия Юрьевна

ВВЕДЕНИЕ.

1. РОЛЬ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

В ИССЛЕДОВАНИИ ПОВЕДЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ.

1.1. Эволюция концепции потребителя в микроэкономической науке.

1.1.1. Потребительские предпочтения.

1.1.2. Мотивы и степень рациональности потребительского поведения.

1.1.3. Неоднородность потребителей.

1.2. Применение моделей в процессе проведения исследований поведения потребителей.

1.2.1. Бюджетные обследования домашних хозяйств.

1.2.2. Маркетинговые исследования поведения покупателей.

1.2.3. Схема процесса проведения исследования покупательского поведения.

1.2.4. Традиционные подходы к классификации моделей поведения потребителей.

1.3. Анализ моделей поведения потребителей с точки зрения возможностей прогнозирования спроса.

1.3.Г. Факторы, определяющие поведение потребителей.

1.3.2. Модели экономного потребителя.

1.3.3. Модели привычного поведения.

1.3.4. Модели спешащего и стремящегося к комфорту потребителя.

1.3.5. Модели стремящегося к разнообразию потребителя.

1.4. Выводы.

2. АНАЛИЗ РЫНКА РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ

ПРОДУКТАМИ ПИТАНИЯ ГОРОДА НОВОСИБИРСКА.

2.1. Современное состояние и тенденции развития продуктового ритейла.

2.1.1. Роль рынка розничной торговли города Новосибирска на региональном уровне.

2.1.2. Преобладающие формы торговли и их развитие.

2.1.3. Концентрация и пространственное распределение предприятий.

2.2. Трендовый анализ в исследовании ценовой ситуации на рынке.

2.2.1. Организация мониторинга цен на рынке продуктов питания.

2.2.2. Анализ динамики цен на продовольственные товары.

2.2.3. Построение интервальных прогнозов цен.

2.3. Определение концептуальной основы исследования поведения потребителей на рынке розничной торговли продуктами питания.

2.3.1. Реакция покупателей на воздействия маркетинговых стимулов.

2.3.2. Факторы, влияющие на структуру потребления населения НСО.

2.4. Выводы.

3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СБЫТА ПРЕДПРИЯТИЙ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ ГОРОДА НОВОСИБИРСКА.

3.1. Прогнозирование объемов продаж и количества покупателей операторов розничной торговли.

3.1.1. Анализ динамики продаж торгового предприятия.

3.1.2. Выделение типов покупателей.

3.1.3. Определение структуры моделей для прогнозирования продаж.

3.1.4. Идентификация моделей и интерпретация результатов.

3.2. Прогнозирование реакции покупателей на тактическое ценообразование.

3.2.1. Выявление предпочтений покупателей на основе торговой статистики

3.2.2. Метод идентификации модели случайной полезности.

3.2.3. Оценка спроса на взаимозаменяемые товары при различных соотношениях цен.

3.3. Оценка степени влияния маркетинговых стимулов на покупательскую лояльность.

3.3.1. Методика оценки реакции покупателей на маркетинговые стимулы.

3.3.2. Оценка эффекта от смены формата розничной торговой точки.

3.4. Выводы.

4. МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ОБЪЕМОВ СПРОСА НАСЕЛЕНИЯ

НА РЕГИОНАЛЬНОМ УРОВНЕ.

4.1. Анализ зависимости спроса на продукты питания от уровня благосостояния населения.

4.1.1. Особенности поведения потребителей с различным уровнем благосостояния.

4.1.2. Исследование свойств теоретических функций, описывающих зависимость спроса от дохода.

4.1.3. Методика идентификации эмпирических кривых Энгеля.

4.1.4. Прогнозирование объемов спроса малообеспеченных домохозяйств.

4.2. Результаты моделирования и их интерпретация.

4.2.1. Методика оценки реального уровня благосостояния малообеспеченного населения.

4.2.2. Оценка изменений в объемах спроса малообеспеченных домохозяйств

4.3. Выводы.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Моделирование и прогнозирование поведения потребителей на розничном продовольственном рынке"

Актуальность темы исследования. В российской экономике отрасль розничной торговли занимает ведущие позиции. В последние годы на удаленных от центра региональных рынках отмечается обострение конкуренции, связанное с экспансией федеральных и иностранных торговых предприятий. Это приводит к ужесточению борьбы за потребителей и усилению чувствительности сбыта к маркетинговой политике компаний. Более тщательно подходить к прогнозированию спроса и планированию заказов заставляют и последние тенденции усиления законодательного регулирования торговой деятельности1. Кроме того происходит и смена предпочтений потребителей под воздействие экономических факторов (в том числе кризисов), а также ввиду изменений в образе жизни современного человека. Все эти факторы приводят к повышению требований к надежности и обоснованности прогнозов спроса на основе постоянного мониторинга покупательского поведения, его качественного и количественного анализа в ходе маркетинговых исследований. Однако, практика их проведения в отечественных компаниях далека от классических руководств [44, 100]. Существенным недостатком выступает игнорирование больших массивов внутренних данных предприятия, связанное с тем, что существующие методы обработки информации не адаптированы к возникающим маркетинговым задачам.

Рынок розничной торговли характеризуется и периодически возникающими кризисными явлениями, обусловленными как событиями мирового масштаба, так и факторами, специфическими для отдельных рынков, например, засухами и неурожаями. Данные явления оказывают непосредственное влияние на благосостояние потребителей, что побудило к законодательному закреплению сдерживания роста цен на социально значимые товары2. Такое регулирование требует постоянного мониторинга ценовой ситуации со стороны админи

1 жесткое ограничение отсрочки платежа за поставки скоропортящихся продовольственных товаров (п. 7 ст. 9 ФЗ РФ от 28.12.2009 г. №381-Ф3 "Об основах государственного регулирования торговой деятельности в РФ")

2 п.5 ст.8 ФЗ РФ№381-ФЭ "Об основах государственного регулирования." страции, а также оценки степени влияния ее изменений на структуру потребительских расходов домохозяйств в ходе бюджетных обследований. Однако обследования проводятся только с годичной периодичностью, что приводит к проблеме запаздывания информации о спросе для построения индексов потребительских цен. Поэтому для более точной оценки индексов инфляции и корректировки на них номинальных показателей уровня благосостояния возникает необходимость в разработке моделей, адекватно описывающих структуру спроса населения.

Отмеченный интерес торговых компаний и администрации к повышению точности и обоснованности предсказаний спроса подтверждает актуальность выбранного направления работы, в которой модели поведения потребителей выступают перспективным инструментом анализа данных и могут стать концептуальной основой исследования.

Целью работы является адаптация и разработка методов и моделей для прогнозирования поведения потребителей на рынке розничной торговли продуктами питания. В соответствии с целью решаются следующие задачи:

Хкритически проанализировать возможности использования существующих моделей поведения потребителей для прогнозирования спроса (продаж);

Хвыделить факторы, определяющие поведение потребителей на рынке розничной торговли продуктами питания;

Хразработать модели для описания поведения покупателей торговых компаний, позволяющие оценивать влияние маркетинговых стимулов на реакцию покупателей и более точно прогнозировать объемы продаж по сравнению с традиционными моделями динамики;

Хпредложить методику оценки реальных расходов на питание домохозяйств, включающую моделирование их расходов на продовольственные группы товаров, сравнить точность результатов со стандартными методами расчета индексов потребительских цен;

Хна основе эмпирических данных осуществить проверку точности и адекватности предложенных методов и моделей.

В качестве объекта наблюдения выбран рынок розничной торговли продуктами питания. Объектом исследования выступают факторы, определяющие спрос разных групп потребителей. Предметом исследования являются закономерности поведения покупателей и модели их представления.

Степень разработанности проблемы. Теоретическая и методологическая основа. Изучение поведения потребителей становится одним из ведущих направлений в экономической теории благодаря трудам таких ученых, как К. Менгер, У.С. Джевонс, JI. Вальрас, А. Маршал, Ф. Эджуорт, В. Парето, Т. Веблен, Э. Энгель, Е.Е. Слуцкий, Дж.Р. Хикс, Р.Дж. Ален, П. Самуэльсон [13, 19, 47, 49, 74, 95, 111, 124, 126, 128, 134]. Развитие возможностей прогнозирования спроса по данным торговой статистики отражено в работах X. Хау-таккера, С. Африата, X. Вэриана [104, 132, 112]. В исследования в данном направлении внесли вклад такие ученые, как А.А. Петров, А.А. Шананин, И.Г. Поспелов, В.К. Горбунов [16, 62, 63]. В теории маркетинга предложены модели поведения потребителей, развитые экономистами Дж. Ховардом, Н. Шетом, Титовой В.А. [88, 116]. Диссертационное исследование опирается и на современные работы, посвященные теории выявленных предпочтений, анализу проблем оценивания кривых Энгеля, качественным исследованиям поведения потребителей [110, 113, 123].

Методологическую базу исследования составляют методы маркетингового анализа, методы эконометрики и теории планирования эксперимента, методы теории линейных неравенств, математического анализа и линейной агебры.

Для решения поставленных задач применялись программы MS Excel 2007, STATISTICA 6, EViews 3.1, Maple 10.

Эмпирическую базу исследования составили данные Федеральной службы государственной статистики [51, 97], ее территориального органа по Новосибирской области [55, 56, 67, 89-91, 98], информация о торговой деятельности выбранных предприятий Новосибирска, результаты опроса покупателей.

Область исследования. Содержание диссертации соответствует области исследования п. л1.4. Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений паспорта специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

1. Разработана модель процесса повторного выбора магазина, описывающая, в отличие от стандартных маркетинговых методов анализа поведения потребителей, влияние ненаблюдаемых факторов (отношения, убеждений) на покупательскую реакцию и взаимосвязи между этими факторами, идентификация которых дает новую информацию о характере воздействия маркетинговой политики (в частности, смены формата магазина) на поведенческую лояльность покупателей.

2. Предложена модель вероятности покупки (выбора покупателями-определенного дня недели), оценивание которой может осуществляться с использованием только внутренней информации торговой компании. Ее отличительной чертой, по сравнению с существующими моделями динамики продаж, является более гладкое описание сезонных изменений ритмов покупок, что позволяет получать более высокую точность прогнозов объемов сбыта.

3. Предложен параметрический метод аппроксимации модели случайной полезности, в отличие от аналогичных методов, учитывающий неоднородность дисперсии полезности в зависимости от объема спроса на блага, агоритм оценки которой основан на последовательном переборе значений параметров функции полезности, область которых ограничена системой неравенств С. Африата. Особенность метода состоит в использовании идей теории планирования эксперимента.

4. Разработана методика оценки реального показателя уровня благосостояния (расходов на питание) малообеспеченных домохозяйств, отличительной чертой которой выступает моделирование потребительских расходов на группы продуктов питания с использованием системы эконометрических уравнений, описывающих эмпирические кривые Энгеля. Экономическая корректность результатов обеспечивается проверкой условий выпонения теоретических свойств функций, описывающих зависимость спроса от дохода. По сравнению со стандартными методами расчета индексов потребительских цен, с помощью предложенной методики удается получить более точные оценки текущих индексов и, тем самым, более точно корректировать на инфляцию номинальные расходы на питание.

Теоретическая значимость работы определяется расширением научных знаний о поведении потребителей с привлечением структурных моделей, методов количественного и качественного анализа; развитием подходов к выявлению предпочтений на основе торговой статистики путем разработки метода оценивания модели случайной полезности с учетом неоднородности ее дисперсии. Формулировка и исследование свойств функций, описывающих зависимость спроса от дохода, допоняет положения экономической теории.

Практическая значимость результатов. Предложенные методы и модели находят применение на уровне торговых компаний при решении задач планирования продаж и оценю! эффективности маркетинговых мероприятий. Методика оценки реальных расходов на питание малообеспеченного населения может быть использована на уровне администрации для анализа эффективности мер социальной поддержки и планирования мероприятий в этом направлении.

Достоверность и обоснованность научных результатов, выдвинутых положений и выводов обусловлена корректным применением методов математического анализа, планирования эксперимента, оптимизационных и эконометрических методов, соответствием выводов и результатов положениям теории потребительского выбора, экономических индексов и маркетинга.

Апробация и внедрение результатов исследований. Отдельные результаты докладывались и обсуждались на Всероссийской научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых "Наука. Технологии. Инновации" в 2007-2010 гг., на VI Всероссийской межвузовской конференции молодых ученых в 2009 г. (Санкт-Петербург). Разработанные модели и методики используются в аналитической работе Экспертного управления мэрии города Новосибирска, торговых предприятий Сибирский Гигант и Новосибирск-Торг, что подтверждено актами о внедрении.

Работа выпонена при поддержке ФЦП Научные и научно-педагогические кадры инновационной России (проект №П263) и гранта мэрии города Новосибирска молодым ученым (проект № 14-09).

Основные положения, выносимые на-защиту:

1. Модель повторного выбора магазина позволяет выявить влияние маркетинговых стимулов на,поведенческую лояльность клиентов опосредовано через взаимодействие с ненаблюдаемыми факторами покупательского выбора.

2. Модель вероятности покупки более гладко, по сравнению с известными моделями динамики объемов продаж, описывает сезонные изменения ритмов покупок, что позволяет более точно аппроксимировать ежедневную динамику количества чеков торговых компаний.

3. Метод идентификации модели случайной полезности, учитывающий неоднородность ее дисперсии, обеспечивает лучшую точность оценивания параметров за счет выбора оптимального плана объемов спроса по сравнению с оцениванием на всем диапазоне исходных данных.

4. Методика оценки реальных расходов на питание малообеспеченных домохозяйств дает возможность получения более точных оценок уровня инфляции, по сравнению со стандартными подходами к построению индексов потребительских цен, за счет моделирования объемов спроса данной группы населения на продовольственные товары.

Публикации. По теме исследований опубликовано 13 научных работ [3137, 82-86, 115] общим объемом 12,1 п.л. (авторских 4,9 п.л.), в том числе в рекомендованных ВАК изданиях - 3.

Структура и объем работы. Диссертация изложена на 176 стр., состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка литературы из 142 названий, 15 приложений, включает 27 таблицы, 24 рисунка.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Колесникова, Анастасия Юрьевна

Основные результаты, полученные в ходе диссертационного исследования, можно сформулировать следующим образом: предложена классификация моделей поведения потребителей, основанная на критериях и концепциях покупательского выбора и призванная упростить поиск нужного класса моделей для описания и прогнозирования спроса; для распознания кризисных ситуаций на розничном продуктовом рынке использован трендовый анализ, который позволяет получать допустимые коридоры цен с заданной доверительной вероятностью; предложена типология покупателей, учитывающая присущие им ритмы покупок и предоставляющая возможность производить сегментацию только на основе внутренней информации торговых предприятий; обоснована структура моделей для прогнозирования продаж, учитывающая влияние ритмов покупок и позволяющая описывать динамику числа и напоняемости чеков в условиях относительно стабильной работы компании; предложен метод идентификации модели случайной полезности, предполагающий построение оптимального плана эксперимента, за счет чего обеспечивается наилучшая точность оценивания параметров модели с точки зрения обобщенной дисперсии оценок; разработана методика оценки реакции клиентов на маркетинговую политику торговых компаний, позволяющая ранжировать ее составляющие исходя из степени их влияния на поведение разных типов покупателей; исследованы и систематизированы закономерности изменения спроса в зависимости от дохода, что легло в основу методики идентификации данной зависимости, обеспечивающей экономическую корректность результатов; произведена проверка адекватности результатов прогнозирования и моделирования спроса, полученных на основе предложенных методик и моделей поведения потребителей.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Колесникова, Анастасия Юрьевна, Новосибирск

1. Автономов B.C. Модель человека в экономической науке. СПб.: Экономическая школа, 1998. - 230 с.

2. Автономов B.C. Человек в зеркале экономической теории. М.: Наука, 1993. - 176 с.

3. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Основы эконометрики / С.А. Айвазян, B.C. Мхитарян. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - Т. 2. - 656 с.

4. Айвазян С.А. Типология потребления / С.А. Айвазян, Н.М. Римашев-ская. М.: Наука, 1978. - 168 с.

5. Ален Р. Экономические индексы. М.: Статистика, 1980. - 256 с.

6. Ачиан Ар.А. Значение измерения полезности / В кн.: Теория потребительского поведения и спроса (Серия Вехи экономической мысли, Вып. 1). -СПб.: Экономическая школа, 1993. С. 337-369.

7. Багатуров О.С. Математические модели маркетинга. Аналитический обзор // Автоматика и телемеханика. 1991. - №8. - С. 3-35.

8. Бодин М.В., Симонова Г.И., Тюрин Ю.Н. Знаковый статистический анализ линейных моделей. М.: Наука Физматлит, 1997. - 288 с.

9. Бондарев A.A. Оценивание функций спроса для групп продовольственных товаров в российской экономике / Бондарев А. А. М.: ИЭ1111, 2008. - 166 е.: ил. - (Научные труды / Институт экономики переходного периода. № 118Р).

10. Бусыгин В.П. Микроэкономика. Третий уровень / В.П. Бусыгин, Е.В. Желободько, A.A. Цыплаков.-Новосибирск: СО РАН.-Т.1.-2008.-524с.

11. Вальтух К.К., Дементьев Н.П., Идкович И.А. Математический и статистический анализ функции потребления. Новосибирск: Наука, 1986. -167 с.

12. Варли Р., Рафик М. Изменение покупательских предпочтений и их последствия для розничной торговли // Реклама. Теория и практика. 2005. -№5.-С. 31-48.

13. Веблен Т. Теория праздного класса. М.: Прогресс, 1984. - 368 с.

14. Винер Дж. Концепция полезности в теории ценности и ее критики / В кн.: Теория потребительского поведения и спроса (Серия Вехи экономической мысли, Вып. 1). СПб.: Экономическая школа, 1993. - С. 78-116.

15. Вэриан X. Микроэкономика. Промежуточный уровень. Современный подход: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1997. - 767 с.

16. Горбунов В.К. Математическая модель потребительского спроса: Теория и прикладной потенциал. М.: ЗАО Издательство Экономика, 2004. -174 с.

17. Давние В.В. Адаптивное прогнозирование: модели и методы. Воронеж: Изд-во Воронеж. Гос. Ун-та, 1997. - 196 с.

18. Денисов В.И. Математическое обеспечение системы ЭВМ-экспериментатор (регрессионный и дисперсионный анализы). М.: Наука, 1977.-252 с.

19. Джевонс У.С. Краткое сообщение об общей математической теории политической экономии / В кн.: Теория потребительского поведения и спроса (Серия Вехи экономической мысли, Вып. 1). СПб.: Экономическая школа, 1993. - С. 70-78.

20. ДубльГИС Новосибирск / Электронный справочник организаций Новосибирска. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>

21. Жаркин Е.В., Михеев А.Г. Как при помощи математики сэкономить деньги при проведении статистических опросов (Маленькие хитрости в практическом применении математики) // Маркетинг в России и за рубежом. 2007. -№6. - С. 4-9.

22. Жданкина H.A. Математическое моделирование функций продаж продукции фирмы с рентноориентированным управлением // Вестник ВГУ. -2001.-№2.-С. 96-100.

23. Загоровская В. This game has по name // Мясная сфера. 2010. - № 1 (74). - С. 8-17.

24. Затман Дж. Как мыслят потребители. То, чем не скажет потребитель, то, чего не знает ваш конкурент. СПб.: ПРАЙМ-ЕВРОЗНАК, 2006. - 384 с.

25. Засимова JI.C., Лукиных O.A. Оценка индивидуального спроса на табачную продукцию в России // Экономический журнал ВШЭ. 2009. - №4. -С. 549-574.

26. Зверева Н.В. Влияние дохода и размера семьи на ее потребление в современной России // Семья в России. 1996. - №1. - С. 99-112.

27. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория. М.: Прогресс, 1975. - 606 с.

28. Канаян К. Проектирование магазинов и торговых центров / К.Канаян, Р.Канаян, А.Канаян.-М.:Юнион-Стандарт Консатинг,2005.-415 с.

29. Катона Дж. Рациональное поведение и экономическое поведение / В кн.: Классика маркетинга: Сборник работ, оказавших наибольшее влияние на маркетинг. СПб.: Питер, 2001. - С. 161-174.

30. Кенеши С., Тодд С. Роль цены в принятии решения о покупке // Маркетинг-дайджест. 2005. - №1. - С. 52-66.

31. Колесникова А.Ю. Исследование различий в ритмах покупок продуктов питания магазинов разных форматов // НАУКА. ТЕХНОЛОГИИ. ИННОВАЦИИ. Материалы всероссийской конференции молодых ученых в семи частях. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2007. Часть 4. - С. 72-74.

32. Колесникова А.Ю. Модели поведения потребителей: возможности прогнозирования спроса // Сб. науч. тр. НГТУ. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2010. - N1(59). - С. 117-122.

33. Колесникова А.Ю. Оценка доступности социально значимых товаров для малообеспеченного населения / А.Ю. Колесникова, В.А. Скосырский,161B.C. Тимофеев, О.В. Храмцова, В.М. Чистяков // Сибирская финансовая школа. -2009.-№2.-С. 24-30.

34. Колесникова А.Ю. Развитие методов оценивания моделей покупательских предпочтений // НАУКА. ТЕХНОЛОГИИ. ИННОВАЦИИ. Материалы всероссийской научной конференции молодых ученых в 4-х частях. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2010. Часть 3. - С. 166-168.

35. Колосницын И.В. О построении целевой функции потребления / И.В. Колосницын, Н.И. Макарчук // Экономика и математические методы. -1982.-Вып. 4. С. 620-633.

36. Крамер Д. Математическая обработка данных в социальных науках: соверменные методы / Дункан Крамер. Ч М.: Издательский центр Академия, 2007.-288 с.

37. Кукушкин Д.К. Применение шкал эквивалентности для измерения уровня жизни // Российская академия наук Институт народнохозяйственного прогнозирования. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетpdf.php?id=books/ kor001/27.-20.01.11.

38. Ланкастер К. Математическая экономика. М.: Сов. радио, 1972.464 с.

39. Лефрансуа Г. Теории научения. Формирование поведения человека. СПб.: ПРАЙМ-ЕВРОЗНАК, 2003. - 278 с.

40. Луконин А.Ю., Луконин Ю.А. Стохастическое моделирование процессов продаж помощью сложных пуассоновских потоков // Вестник ДГТУ. -2007. Т.7., №4(35). - С. 113-120.

41. Махотра Н.К. Маркетинговые исследования. Практическое руководство, 4-е издание. М.: И. Д. Вильяме, 2007. - 1186 с.

42. Марно В. Путеводитель по современной эконометрике. М.: Научная книга, 2008. - 616 с.

43. Мартынова Т. Для чего нужна статистика семейных бюджетов и каковы ее проблемы? // Вестник статистики. 1992. - №11. - С. 35-36.

44. Маршал А. Принципы политической экономии. Том I. М.: Прогресс, 1983.-416 с.

45. Матюха И .Я. Статистика бюджетов населения. М.: Статистика, 1967.-248 с.

46. Менгер К. Основание политической экономии // Австрийская школа в политической экономии. М.: Экономика, 1992. - 492 с.

47. Методологические положения по наблюдению за потребительскими ценами на товары и услуги и расчету индексов потребительских цен: Постановлением Росстата от 30 декабря 2005г. № 110.

48. Микроданные обследования бюджетов домашних хозяйств (20032004) / Федеральная служба государственной статистики. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетobdh/obdhmicr/Main.htm. - 01.09.10.

49. МОТ/МВФ/ОЭСР/Евростат/ЕЭК ООН/Всемирный банк Руководство по индексу потребительских цен: теория и практика. -Вашингтон, Международный Валютный Фонд, 2007. 679 с.

50. Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970. - 708 с.

51. Никитченко A.B. Выявление скрытых взаимосвязей в маркетинговых исследованиях / A.B. Никитченко, B.C. Тимофеев, A.B. Фаддеенков // Маркетинг в России и за рубежом. 2006. - №4. - С. 26-30.

52. Новосибирск в цифрах: статистический сборник / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Новосибирской области. Н.,2009. - 41 с.

53. Новосибирская область в цифрах: статистический сборник / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Новосибирской области. Н., 2009. - 132 с.

54. О порядке исчисления величины прожиточного минимума в Новосибирской области: Постановление Главы администрации Новосибирской области от 24 июля 2001 г. № 682 (с изменениями от 19 января 2005 г., 6 октября 2006 г., 16 ноября 2007 г., 9 марта 2010 г.)

55. Организационно-методологические основы обследования бюджетов домашних хозяйств в системе государственной статистики // Вопросы статистики. 1999. - №8. - С. 49-53.

56. Орлов C.B., Дмитренко H.A. Человек и его потребности: учеб. пособие. СПб.: Питер, 2008. - 160 ст

57. Основные форматы розничной торговли / Коммерческая недвижимость в Украине. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетreferences/ retail.php?PRINT=Y. - 14.01.11.

58. Панюков A.B., Тырсин А.Н. Взаимосвязь взвешенного и обобщенного вариантов метода наименьших модулей // Известия Челябинского научного центра. 2007. - Вып. 1 (35). - С. 6-11.

59. Петров A.A. Экономика. Модели. Вычислительный экперимент. -М.: Наука, 1996.-251 с.

60. Петров A.A., Шананин A.A. Об одной модели потребления продуктов текущего и длительного пользования. М.: ВЦ РАН, 1997. - 61 с.

61. Петухова И.В., Петухова Н.В. Прогнозирование емкости рынка отдельных групп товаров и услуг // Маркетинг в России и за рубежом. 2000. -№5. - С. 62-74.

62. Поспелов И.Г. Экономика versus физика Ч парадоксы в вопросах и ответах // Экология и жизнь. 2010. - №4. - С. 16-25.

63. Продовольственный ритейл Новосибирска / Инфопортал LogLink. -Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетmassmedia/analytics/record/?id=499. -20.01.11.

64. Регион в цифрах / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Новосибирской области. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетdigital/default.aspx. -18.01.11.

65. Римашевская Н.М., Овсянников A.A. Потребительское поведение населения: теория и результаты моделирования // Экономика, и математические методы. 1981. - T. XVII. - Вып. 6. - С. 1085-1094.

66. Розничная торговля. Классификация предприятий: ГОСТ Р 517732001. Введ. 05.07.2001. М., 2001. 12 с.

67. Рудин У. Основы математического анализа. СПб.: Изд-во ЛАНЬ, 2004. - 320 с.

68. Сидоров Д.В. Розничные сети. Секреты эффективности и типичные ошибки при работе с ними. М.: Вершина, 2007. - 320 с.

69. Силаков А.В., Силакова В.В. Описание жизненного цикла товара на основе модели диффузии инноваций // Маркетинг и маркетинговые исследования. 2009. - № 4(82). - С. 250-263.

70. Скитовски Т. Суверенитет и рациональность потребителя / В кн.: Теория потребительского поведения и спроса (Серия Вехи экономической мысли, Вып. 1). СПб.: Экономическая школа, 1993. - С. 370-376.

71. Слуцкий Е.Е. К теории сбалансированного бюджета потребителя // Экономико-математические методы. Народнохозяйственные модели. Теоретические вопросы потреблении. М.: АН СССР, 1963. С. 241-270.

72. Сноудон Б., Вэйн X. Современная макроэкономика и ее эволюция с монетаристской точки зрения: интервью с профессором Митоном Фридманом // ЭКОВЕСТ. 2002. - №2(4). - С. 520-557.

73. Совершенствование методов и агоритмов анализа сложных многофакторных объектов / А.Ю. Колесникова, Е.С. Морозова, B.C. Тимофеев, Е.А. Хайленко // Отчет о НИР / НГТУ. Каф. ТР. №ГР 02201150649. - Новосибирск, 2009. - 101 с.

74. Солодовников А.С. Системы линейных неравенств. М.: Наука, 1977.- 112 с.

75. Старов С.А. Становление и развитие частных торговых марок продовольственных розничных сетей в современной России // Вестник СПбГУ. -2003. Вып. 4. - № 32. - С. 26-48.

76. Суслов В.И. Эконометрия / В. И. Суслов, Н. М. Ибрагимов, Л. П. Талышева, А. А. Цыплаков; отв. ред. Г. М. Мкртчян. Новосибирск : Изд-во СО РАН, 2005.-743 с.

77. Таганов Д.Н. Построение схемы выбора продукта потребителями на основании линейного регрессионного анализа // Маркетинг и маркетинговые исследования. 2005. - №2. - С. 27-34.

78. Taxa Х.А. Введение в исследование операций, 7-е издание. М.: Издательский дом Вильяме, 2005. - 912 с.

79. Тимофеев B.C., Колесникова А.Ю. Идентификация моделей зависимости спроса от дохода в рамках неоклассической теории // Доклады академии наук высшей школы РФ. Новосибирск: Изд-во НГТУ. - 2009. - №2. - С. 69-83.

80. Тимофеев B.C., Колесникова А.Ю. Исследование устойчивости в задачах оптимизации потребительского выбора // Доклады академии наук высшей школы РФ. Новосибирск: Изд-во НГТУ. - 2010. -N1(14). - С.47-61

81. Тимофеев B.C., Колесникова А.Ю. Прогнозирование продаж предприятия розничной торговли // Экономика и математические методы. 2009. -№3. - С. 48-63.

82. Тимофеев B.C., Колесникова А.Ю. Сравнительный анализ полевых и кабинетных исследований поведения покупателей // Маркетинг в России и за рубежом. 2008. - №5. - С. 44-51.

83. Тимофеев B.C., Колесникова А.Ю., Заика Н.С. Краткосрочное прогнозирование спроса (на примере торгового центра Гигант) // Сб. науч. тр. НГТУ. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2007. - N1(47). - С.129-138.

84. Тимофеев B.C., Фаддеенков А.В., Щекодин В.Ю. Эконометрика. -Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2009. 346 с.

85. Титова В. А. Управление маркетингом. / В. А. Титова, M. Е. Цой, Е.В. Мамонова. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2005. - 484 с.

86. Уровень жизни населения Новосибирской области: статистический сборник / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Новосибирской области. Н., 2004. - 83 с.

87. Уровень жизни населения Новосибирской области: статистический сборник / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Новосибирской области. Н., 2007. - 83 с.

88. Уровень жизни населения Новосибирской области: статистический сборник / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Новосибирской области. Н., 2010. - 86 с.

89. Федоров В.В. Теория оптимального эксперимента. М.: Наука, 1971.-312 с.

90. Фестингер Л. Теория когнитивного диссонанса. СПб.: Ювента, 1999.-318 с.

91. Фоксол Г. Психология потребителя в маркетинге: Модели поведения потребителей; Формирование покупательских предпочтений; Особенности личности и процесс покупки / Г. Фоксол, Р. Годсмит, С. Браун. СПб.: Питер, 2001.-352 с.

92. Хикс Дж.Р., Ален Р.Г.Д. Пересмотр теории ценности / В кн.: Теория потребительского поведения и спроса (Серия Вехи экономической мысли, Вып. 1). СПб.: Экономическая школа, 1993. - С. 117-141

93. Хромченко А.Л. Теоретические подходы к анализу поведения потребителей на рынках с дифференцированным продуктом // Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2006. - Т.4, №4. - С. 4759.

94. Центральная база статистических данных // Федеральная служба государственной статистики. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетdbscripts/ СЬва/ОВЬк*^. - 20.01.11.

95. Цены и тарифы на наиболее значимые товары и услуги по городам Сибирского Федерального округа: Справка №07-05 / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Новосибирской области. -Н., 2007-2008.

96. Чаудхури А. Эмоции и рассудок. Их влияние на поведение потребителя. М.: ОО Группа ИДТ, 2007. - 256 с.

97. Черчиль Г.А. Маркетинговые исследования: методолог, основы. -СПб.: Нева: Нева Экономикс, 2004. 831 с.

98. Шаттелес Т. Современные эконометрические методы. М.: Статистика, 1975. - 240 с.

99. Шютте Г.Г. Методология проведения обследования семейных бюджетов в Германии // Труд за рубежом. 1995. - №1. - С. 30-44.

100. Эрроу Дж. Экономическая теория и гипотеза рациональности / В кн.: Экономическая теория / Под ред. Дж. Итуэла, М. Мигейта, П. Ньюмена: Пер. с англ. / Науч. ред. чл.-корр. РАН B.C. Автономов. М.: ИНФРА-М, 2004. - С. 246-262.

101. Afriat, S. The construction of a Utility Function from Demand Data International // Economic Review. 1967. - №8. - pp. 67-77.

102. Arminger G. Frequent Problems of Model Specification and Forecasting of Time Series, in Goods Management Systems / G. Arminger, С. Schneider. Режим доступа: www.sfb475.uni-dortmund.de/berichte/tr21-99.ps.

103. Barten A.P The Systems of Consumer Demand Functions Approach: a Review // Econometrica. 1977. - Vol. 45, №1. - pp. 23-51.

104. Bass F.M. A new product growth model for consumer, durables // Management Sei. 1969. - Vol. 15., № 5. - pp. 215-227.

105. Berndt R. Marketing. Kaeuferverhalten, Marktforschung und Marketing-prognosen. - Berlin: Springer, 1996. - 377 S.

106. Brown A., Deaton A. Surveys in applied economics: models of consumer behavior // The Economic Journal. 1972. - №328. - pp. 1145-1236.

107. Chiappori P.-A., Rochet J.-C. Revealed preferences and differentiable demand // Econometrica. 1987. - Vol. 55. - №3. - pp. 687-691.

108. Edgeworth F. Y. Mathematical psychics. London: G. Kegan Paul & Co, 1881.- 150 p.

109. Engel E. Die Lebenskosten belgischer Arbeiter Familien frher und jetzt. - Dresden, 1895.

110. Engel J., Kneip A. Recent Approaches to Estimating Engel Curves // Journal of Economics. 1996. - №2. - pp. 187-212.

111. Heiner R. The Origin of Predictable Behavior // American Economic Review. 1983. - Vol. 73. - № 4. - pp. 560-595.

112. Houthakker H. S. Revealed Preference and the Utility Function // Economica. 1950. - Vol. 17. - pp. 159-174.

113. Howard J. A. The theory of buyer behavior / J. A. Howard, N. W. Sheth. New York: John Wiley & Sons, 1969. - 474 p.

114. Luce R. D. Individual choice behavior, a theoretical analysis. New York: Wiley, 1959. - 153 pp.

115. Massy W. F. Stochastic Models of Buying Behavior / W. F. Massy, D.B. Montgomery, D. G. Morrison. Cambridge, MA: The MIT Press, 1970. -478 p.

116. Matzkin R.L., Richter M.K. Testing Strictly Concave Rationality // Journal of Economic Theory. 1991. - Vol.53, №2. - P. 287-303

117. Measures%20of%20Fit%20in%20Structural%20Equation%20Modeling. pdf.-20.01.11.

118. Mueller R. O. Basic principles of structural equation modeling: an introduction to LISREL and EQS (Corr.ed.). N.Y.: Springer, 1999. - 229 p.

119. Ohl wein M. Das Verkaufverhalten von Konsumenten // Marketing ZFP. -2000. №4.-S. 297-309.

120. Pareto V. Cours d'Economie Politique. Lausanne and Paris, 1897.

121. Regression in Practice. Режим доступа: Ссыка на домен более не работает~stine/stat910/lectures/07appliedregr.pdf. - 20.01.11.

122. Renaud О., Victoria-Fese M.-P. A Robust Coefficient of Determination for Regression // Journal of Statistical Planning and Inference. 2010. - Vol. 140. -No. 7.-pp. 1852-1862.

123. Russia Longitudinal Monitoring Survey of HSE UNC Carolina Population Center. - Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетprojects/rlms-hse. -14.01.11.

124. Samuelson P.A. Consumption theory in terms of revealed preference // Economica. 1948. - Vol. 15. - №60. - pp. 243-253.

125. SciDok Modellierung und Analyse individuellen Konsumentenverhaltens mit probabilistischen Holonen. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетvolltexte/2007/1402/. .-18.01.11.

126. Searle S. R. Linear Models.- N.Y.: John Wiley & Sons, 1971.- 532 p.

127. Varian H. The nonparametric approach to demand analysis // Econometrica. 1982. - Vol. 50. - № 4. - pp. 945-973.

128. Walras L. Etudes d'conomie sociale. Paris: Pichon and Durand-Auzias, 1936.

129. Wierenga, B. Empirical test of the Lancaster characteristics model // International Journal of Research in Marketing. 1984. - Vol. 1. - № 4. - pp. 263293.

Похожие диссертации