Системы поддержки принятия маркетинговых решений Кривошеев И. А

Вид материала

Документы

Подобный материал:

• Системы поддержки принятия решений общие сведения о системах поддержки принятия решений, 145.37kb.
• Системы поддержки принятия решений: эволюция концепции и некоторые перспективы, 98.37kb.
• Темы курсовых проектов по дисциплине «Теория принятия решений», 35.1kb.
• Темы курсовых проектов по дисциплине «Теории принятия решений» Можаева, 30.34kb.
• Анализ принятия управленческих решений, 54.28kb.
• «Системы искусственного интеллекта», 17.04kb.
• Рабочая программа дисциплины «Системы поддержки принятия решений» Рекомендуется для, 115.78kb.
• Ложения темпоральной (временной) логики для ветвящегося времени в плане ее использования, 138.35kb.
• Бурковская Ж. И. Архитектура интеллектуальной системы типа дсм для формализованного, 97.94kb.
• Планирование продаж планирование производства формирование графика выпуска продукции, 382.65kb.

Системы поддержки принятия маркетинговых решений


Кривошеев И.А. (УГАТУ, г.Уфа, РФ), Рыков В.И. (БашГУ, г. Уфа, РФ), Кривошеев О.И.(ФИАН, г.Москва, РФ)


The technology of elaboration automated decision-making system for realization of a price business policy is proposed. Thereto the local net model of sample market segment is created. The net computer simulation system SIAM is chooses.


Вопросы определения маркетинговой политики являются решающими при выборе стратегии деятельности предприятия. Маркетинг опирается на известные или предполагаемые тенденции поведения рынка и технологические возможности предприятия. Технологическая политика предприятия опирается на законы поведения сырьевых для его продукции рынков и рынка технологий [1]. В свою очередь, современное предприятие управляется компьютерной системой типа ERP/MRP, что позволяет быстро перенастраивать работу предприятия согласно требованиям маркетинга. Возросшие возможности специалистов предприятия по обработке формализованной компьютерной информации позволяют внедрить на предприятии компьютерные системы поддержки принятия решений в области маркетинга.

Предприятию поставляется система, в которой описаны основные законы поведения рынков. Маркетолог выполняет настройку параметров математической модели экономических отношений, задает реальные начальные значения, ограничения модели и исследует поведение модели в заданных условиях.

Для знакомства с основными принципами построения экономико-математических моделей и технологии их исследования в рамках решателя SIAM [2] рассмотрим сравнительно простую задачу маркетингового взаимодействия двух основных монополистов российского рынка – ГАЗПРОМ и РАО ЕЭС.

Спрос

Спрос монотонно падает с ростом цены продукта и с увеличением альтернативного предложения (со стороны конкурента). Статическая зависимость при этом может быть записана в виде Q_c=F_c(C,Q_a), где  Q_c /C = F_c /C<0 и  Q_c / Q_a = F_c / Q_a <0. Нелинейное дифференциальное уравнение динамики может выглядеть, как

D_c[dQ_c(t)/dt,Q_c(t)]=F_c[C(t-),Q_a(t-)], где D_c – собственный оператор, характеризующий динамику свободного движения спроса из ненулевых начальных условий,  - задержка по каналам входных воздействий.

В линейной постановке, переходя к относительным отклонениям, в предположении инерционных свойств спроса, в операторном виде (T_cp+1)Q_c=K_cC+ K_aQ_a , где K_c <0 и K_а<0. Или, если дополнительно учесть запаздывание реакции спроса на изменение цены товара и на появление альтернативного предложения, для преобразований по Лапласу (T_cs+1)Q_c= K_cC+ K_a Q_a , т.е. передаточная функция звена по сумме входных сигналов, при одинаковой задержке  по обоим каналам W= e^-s K/(T_cs+1), где K= K_c+ K_a.

Предложение

Предложение монотонно растет с ростом цены продукта и падает с увеличением цены используемых ресурсов (затрат). Статическая зависимость при этом может быть записана в виде Q_П=F_П (C, C_З), где  Q_П /C = F_П /C>0 и  Q_П / C_З = F_c /C_З <0. Нелинейное дифференциальное уравнение динамики может выглядеть, как

D_П [dQ_c(t)/dt, Q_c(t)]=F_c[C(t-_с), Q_a(t-_а)], где D_П – собственный оператор, характеризующий динамику свободного движения предложения из ненулевых начальных условий.

В линейной постановке, переходя к относительным отклонениям, в предположении инерционных свойств предложения, в операторном виде (T_Пp+1)Q_П=K_ПC+ K_ЗС_З , где K_П >0 и K_З<0. Или, если дополнительно учесть запаздывание реакции предложения на изменение цены товара и на изменение цены ресурсов (затрат), для преобразований по Лапласу (T_Пs+1)Q_П= K_ПC+ K_ЗС_З, т.е. передаточная функция звена по сумме входных сигналов, при одинаковой задержке  по обоим каналам W= e^-s K/(T_Пs+1), где K= K_П+ K_З.

Цена

Динамика цены продукта определяется динамикой сферы сбыта. Вначале рассмотрим динамику дефицита (или избытка – отрицательного дефицита) товара на рынке. Нетрудно увидеть, что дефицит D = (Q_с-Q_П)dt. Цена в конкурентном рынке должна меняться согласованно с изменением дефицита, т.е. D_ц [dС(t)/dt,С(t)]=F_ц[D(t-_D)], где D_ц – собственный оператор, характеризующий динамику свободного движения цены из ненулевых начальных условий,  - задержка цены при изменении дефицита.

В линейной постановке, переходя к относительным отклонениям, в предположении инерционных свойств предложения, в операторном виде T_Dp D=K_D(Q_с-Q_П) и С= K_цD.

С учетом этого структурная схема фрагмента рынка с воздействиями по каналам: альтернативное предложение (конкурента) Q_a и цена ресурсов (затрат) С_З выглядит, как показано на рис.1. Для тестового примера использованы данные из [3] по рынкам газа и нефти в США в 1975 г. в период энергетического кризиса. При этом рассматривается рынок природного газа, а предложение нефти рассматривается как конкурирующее воздействие. Оценка эластичности предложения газа от его цены K_сп = 0,2. Эластичность спроса на газ от его цены K_сс= -0,5; перекрестная эластичность спроса на газ к предложению нефти K_a= - 1,5.





Рис.1. Структурная схема фрагмента рынка для анализа динамики спроса, предложения и цены





Рис.2. Циклограмма относительного изменения спроса на газ при 20%-ном ступенчатом увеличении альтернативного предложения нефти (конкурента)

и нулевых задержках


Для других коэффициентов приняты значения: K_З= -1; K_с= K_ц= 1; K_D= 1[1/день]; на основе оценки времени перестройки спроса на газ (30 дней), постоянная времени T_с= 10 дней; оценка времени перестройки предложения газа (3 месяца), его постоянная времени T_п= 30 дней. В первом случае полагалось запаздывание в динамических характеристиках _с=_п=_ц=0 дней; в качестве возмущения ступенчатое увеличение на 20% альтернативного предложения (конкурента) нефти Q_a = 0.2, при неизменном значении цены ресурсов (затрат на добычу газа) С_З = 0. На рис.2 показана полученная циклограмма (по дням) относительного изменения спроса на газ на конкурентном рынке при нулевой задержке по всем каналам. Аналогичные циклограммы получены для предложения и цены на газ.

Во втором случае при тех же условиях для спроса и предложения газа заложено запаздывание _с=_п=1 день и для связи цены газа с его дефицитом запаздывание _ц = 0.5 дня. Полученная циклограмма показана на рис. 3. Видно, что появилась сильная раскачка. Дальнейшее, даже небольшое увеличение задержек делает систему неустойчивой.





Рис.3 Циклограмма изменения спроса на газ при 20%-ном ступенчатом увеличении альтернативного предложения нефти (конкурента) и ненулевых задержках


Приведенная модель позволяет анализировать рынки различных типов. Так, при государственном регулировании цена не зависит от поведения дефицита, т.е. K_ц= 0. При этом, для случая с нулевыми задержками все циклограммы меняют вид.


Литература

1. Гислен С. Стратегическое значение информации и роль базы данных в маркетинге. Университет г .Лозанны (Швейцария) ссылка скрыта
   
2. Описание системы SIAM.
   
3. Методы вычислительной математики// Cб. работ Ж-Л. Лионса, А.Бенсуеана, Р.Темама (Франция) – Новосибирск: Наука, 1975 – 274 с.