7.3.2. Модифицированный метод парной регрессии

Рассмотрим на примере выявления перспективного спроса на гру-

зовики во Франции использование модифицированного метода парной

регрессии [2].

Перспективный спрос на грузовики был выявлен с помощью моде-

ли, которая по сравнению с традиционными методами прогнозирования

(экстраполяция тенденций, интуиция) обладает рядом преимуществ, так

как позволяет:

а) легко изменять с учетом новой информации первоначальные

прогнозы;

б) объяснить большую часть расхождений между прогнозами и ре-

альностью по мере реализации первых;

в) получить результат независимо от субъекта, занимающегося прогно-

зированием, т.е. данный метод почти не оставляет места для субъективизма.

Статистические данные были взяты из ежегодно публикуемых На-

циональным институтом статистики и экономических исследований

Франции новых номеров регистрации автомашин. Механографический

код позволяет разделить на 6 классов все автомашины, рассматриваемые

в этом исследовании:

Грузоподъемность от 3 до 4,5 т, или класс в 3,5 т

от 4,6 до 6,5 т 5т

от 6,6 до 8,9 т 7т

от 9 до 12,9т 10т

от 13 т и больше 15 т

Тракторы грузоподъемностью более Ют

430 Глава 7

На рис. 7.2 показано изменение в регистрации новых грузовиков М

Франции за 13 лет до проведения исследования.

Следует отметить, что при проведении подобных исследований

зовый период времени должен быть достаточно длительным, чтобы от-

разить возможно большее число <инцидентов>, связанных с колебание

ми конъюнктуры, встречающимися на протяжении жизни товара.

Здесь кривая, отображающая общее число зарегистрированных на

шин, возрастает весьма хаотично. Колебания общих продаж вызваным

только изменениями темпа экономической активности, но также и важным

изменениями в распределении рынка среди различных категорий машин

Эти явления обусловливают бесполезность попыток оценить общи

тенденции рынка: например, при помощи простой экстраполяции. Однан

предложенный метод прогнозирования помогает преодолеть эти трудности

С одной стороны, он позволяет путем введения общей расчетной единицм

произвести сравнение между сбытом грузовиков разных категорий, ас

другой стороны, связать полученные колебания в числе ежегодны!

регистрации с общими экономическими показателями.

Для того чтобы сравнивать грузовики разных модификаций, нужна

найти переменную, которая могла бы выразиться в величине, общей дя

всех машин. В качестве такой переменной рассматривалась тонна полезного

груза, т.е. единица грузоподъемности; эта переменная характеризуется тем,

что может легко использоваться в торговом обороте, так как продажна

цена грузовика относительно тонны полезного груза практически является

постоянной для всех грузовиков.

На основе этой переменной был рассчитан показатель I,, характе-

ризующий число регистрации за год в тыс. т полезного груза. Этот показатед

вычисляется на основе регистрации и средней величины грузоподъемности

по классу тоннажа. Указанные вычисления представляют собой довольно!

трудную задачу, поскольку работа должна быть сделана с помощью сходных!

статистических данных по каждому типу грузовика. |

Независимая переменная определена с помощью агрегированных!

показателей национальных счетов: валовой национальный продукт, валовые;

вложения в основной капитал, национальный доход... Таким образом, выбор!

экономического показателя (независимая переменная) был сделан с

учетом, с одной стороны, природы самого товара (грузовик можно

рассматривать как промежуточный продукт в производственном процессе

или же как инвестиционный товар), с другой стороны, интенсивности

связей между переменной величиной и экономическим показателем.

На рис. 7.3 были перенесены данные о регистрации (в тоннах полез

ного груза) за годы с 1-го по 13-й в зависимости от выбранного эконс

мического показателя (в постоянных ценах 7-го года). Обе переменны

тесно связаны, и вычисление методом наименьших квадратов дает ко

эффициент корреляции 0,964.

Итак, данные об осуществленных регистрациях распределены во>

руг прямой, выраженной уравнением:

I, = 2,92Е, - 79,4,

где / - число регистрации года в тыс. т полезного груза (в соответствии

замечанием, сделанным ранее, 7, пропорциональна сумме продаж

грузовиков, что, таким образом, предполагает одинакову!

размерность обоих членов уравнения), а Е обозначает выбранньп

экономический показатель года в млрд. новых франков.

Прогнозирование в маркетинговых исследованиях 431

а?

1 2

>х

Й|

;

7000

6000

50СО

4000

3000

2000

1000

Рис. 7.2. Регистрация грузовиков грузоподъемностью более 3 тонн

Связь между I, и Е, тесная, но существуют и значительные рас-

хождения (более чем на 10%) за некоторые годы, и желательно улуч-

шить это соотношение. На рис. 7.3 видно, что эта связь подчиняется

<закону> циклических колебаний относительно общей прямой, а имен-

но: точка, соответствующая первому году, находится над прямой;

40 50 60 70 80 90 100

Миллиарды франков 7-го года

Рис. 7.3. Изменение числа регистрации в зависимости

от избранного экономического показателя

точки 2, 3, 4, 5 - под прямой; точки 6, 7, 8 - над прямой; точки

9, 10, 11, 12 - под прямой; точка 13 - над прямой.

Эта констатация заставляет ввести в модель дополнительную пере-

менную, позволяющую отразить эти колебания. Было рассмотрено два

решения.

Первое - принимать в расчет <цикл грузовика>. После периода, в

течение которого новые поступления в парк превышают среднюю нор-

му, наступают годы, когда поступления ниже нормы, т.е. покупатели,

по-видимому, реагируют с некоторой отсрочкой (в 3-4 года) на избы-

точное или недостаточное оснащение грузовиками.

Избранная модель предполагает учет циклической составляющей при

расчете уравнения регрессии, соответствующего наилучшей корректи-

ровке. Вот это уравнение: у = 2,99х - 83,0 с коэффициентом корреляции

для 9 точек, равным 0,989.

Второе - ввести в модель коэффициент <акселерации>, отметив, что

поступления в парк выше нормы тех лет, когда увеличение экономическо-

го показателя само выше средней величины. На практике это соответствует

следующему явлению: покупатели грузовиков, реагируя на колебания эко-

номики, по-видимому, склонны преувеличивать реальные тенденции - как

в период роста (повышенное число регистрации в год 8-й и в год 13-й), так

и и период спада (слабый сбыт в 3, 5 и 10-м годах).

Используемый показатель равен тогда уже не Е(, но

_ Е

Е1- ?,-1

Соответствующее уравнение регрессии при той же системе обозна-

чений, что и раньше, будет

2,70 Е

Е,

Е,-\-

Коэффициент корреляции, рассчитанный для 13 точек, будет г=

0.989.

Прогнозирование в маркетинговых исследованиях 433

В дальнейшем была использована модель с <циклом>, т.е. метод

вычисления с учетом данных регистрации за годы, предшествующие

изучаемому году; а также модель с <акселератором>, т.е. метод вычисле-

ния, вводящий экономический показатель в виде

_ Е

Е< ~ Е{ -1

Результаты, полученные при помощи этих двух методов, проиллю-

стрированы на рис. 7.4.

Результаты этого сравнения показывают, что относительные рас-

хождения между рассчитанными и реально наблюдаемыми величинами

обычно ниже 5% и достигают величин между 5 и 10% лишь в периоды

резкого изменения конъюнктуры: 5, 8, 9, 11-й годы.

"" Годы """ 1э"и

- рассчитанные регистрации

- наблюдаемые регистрации

Рис. 7.4. Сравнение числа реальных регистрации грузовиков

с числом регистрации, рассчитанным по модели

Кривые, отражающие колебания рассчитанного числа регистрации,

отражают колебания кривой реальных регистрации и сглаживают лишь

резкие изменения.

Расчет общего перспективного сбыта грузовиков грузоподъемнос-

тью более 3 т производился в два этапа:

- расчет перспективной регистрации на среднесрочный период в

тоннах полезного груза;

- переход от оценок грузоподъемности к оценкам численности

машин.

Период, избранный для прогнозирования на среднесрочный период

регистрации в тоннах полезного груза, - это год плюс пять. Применение

описанных моделей для прогнозирования возможно лишь тогда, когда не-

которые гипотезы проверены. Имеются в виду структурные гипотезы, пред-

16-3761

434 Глава 7

полагающие в будущем постоянство связей, наблюдаемых в прошлом мея

ду переменной, требующей объяснений, и переменными, при помош

которых ее объясняют. Это гипотезы, касающиеся транспортного законе

дательства (согласование железнодорожного и транспортного законодател

ства, технические характеристики, определенные Правилами дорожно)

движения), изменений в распределении грузопотоков между автомобил)

ным, железнодорожным и водным транспортом, и, естественно, полип

ческие или экономические события. Изучение этих вопросов позволяет б<

лее точно прогнозировать развитие рынка грузовых машин.

Оценка регистрации числа грузовиков в будущем основывалась I

том, что средний размер полезного груза грузовиков и тракторов грузе

подъемностыо более 3 т регулярно повышался от года 1-го до года 13-г

С одной стороны, это объясняется техническим прогрессом, которы

позволяет конструкторам получать все более и более высокие значен>

отношения полезного груза к общему весу; с другой стороны - стре!>

лением заказчиков получать машины все большей мощности.

Однако грузоподъемность машин ограничена требованиями Прав>

дорожного движения.

Эти соображения позволили оценить средние величины полезно]

груза машин, которые будут зарегистрированы в ближайшие 5 лет,

выработать для автомобильной промышленности производственную ш

литику на средний срок, уточнить типы и количество техники, котору

надо изготовить.