Эвристические и экстраполяционные методы презентация

(эвристические методы), которые обычно противопоставляются формальным методам решения, опирающимся на точные математические модели (БСЭ).

Эвристические методы – последовательность предписаний или процедур обработки информации, выполняемая с целью поиска более рациональных и новых конструктивных решений.

информацию о рынке (например, данные статистики предприятия или отрасли), то применяют эвристические методы. Это перенос, экстраполяция данных прошлых периодов на будущее.

частности, зависит от сложности решаемой задачи. На приведенном справа рисунке показаны для различных групп методов условные графики зависимости трудоемкости решения творческой задачи от ее сложности.

Существует множество методов поиска идей. С некоторой степенью условности их можно разделить на три группы:
Методы психологической активизации мышления.
Методы систематизированного поиска.
Методы направленного поиска.
Каждый из методов имеет целью облегчить поиск решения творческой задачи по сравнению, с так называемым, методом "проб и ошибок", которым обычно пользуется человек.

явления. Мы можем говорить о детерминантах спроса, конкуренции, поведения потребителей. Примером данного метода может служить оценка рыночного потенциала по определенному виду товара:

Епот. = Количество людей с определенными потребностями × частоту потребления товара × норма потребления за один раз

панелей. Традиционно он применим в отношении часто приобретаемых потребительских продуктов на базе панельных исследований. Потребительская панель позволяет определить:
накопленную долю покупателей данного продукта или торговой марки за известный период (кумулятивное проникновение);
процент повторных покупок в группах тех, кто приобретал продукт хотя бы однажды (процент повторных покупок за данный период);
индекс интенсивности потребления (среднее потребление тех людей, которые продолжают потребление продукта, в отношении к среднему потреблению продукта всеми группами потребителей, где 1 соответствует нормальному уровню).

Использование перечисленных данных трех типов позволяет достаточно точно оценить рыночную долю (на базе декомпозиции явления).

одну покупку новой марки чая, назовем ее Х, за определенный период. Исследователи предполагают, что эта доля, в конечном счете, составит 60%, исходя из динамики покупок. Из опрошенных только 55% приобрели марку Х повторно за тот же период. На базе динамики этой доли исследователи предполагают, что, в конечном счете, доля повторных покупок составит 50%.
Люди, которые повторно приобретают марку Х, пьют много чая. В среднем они потребляют чая на 20% больше других людей. Их интенсивность потребления составляет 1,2.
Оценка рыночной доли чая марки Х составляет
0,6 х 0,5 х 1,2 = 0,36 или 36%.

так как часто применяются для оценки поведения потребителей, конкурентной позиции и т.п. Сюда относятся:
метод линейной компенсации,
методы конъюнкции
дизъюнкции,
лексикографический метод.

следующие факторы:
известность исполнителя (стиль исполнения);
длительность записи (время звучания);
стиль исполнения (можно танцевать или подпевать);
стоимость диска (лицензионный или нет).

Основываясь на знании этих характеристик (мнении), потребитель приписывает определенный рейтинг (степень оценки) маркам среди воображаемого набора. Таким образом, формируется отношение. Другими словами, это формирование отношений можно определить как оценку широкого ассортимента музыкальных CD в соответствии с ожиданием.

основанный на стохастических / вероятностных принципах. Это означает, что поступки участников рыночных процессов частично прогнозируются на основе вероятностных оценок. Особенно это касается определения и прогнозирования спроса – ключевой величины почти всех исследований. Прогнозирование ведется на основе вероятностных оценок составляющих определенного явления.

СТОХАСТИЧНОСТЬ (ГРЕЧ. ΣΤΌΧΟΣ — ЦЕЛЬ ИЛИ ПРЕДПОЛОЖЕНИЕ) ОЗНАЧАЕТ СЛУЧАЙНОСТЬ.

важнейших фактора: доходы населения (I), численность населения (P) и общий розничный оборот (товарное предложение) (R). Тогда, опираясь на данные статистики и исследований исследователи выводят коэффициенты для определенной территории.
Процент общей покупательской способности населения может быть рассчитан по формуле:
N = 0,5 I + 0,3R + 0,2P

В и С. Исследователю известно, что на текущий момент времени
марка А имеет 40% рынка,
марка В – 30% и
марка С – 30% рынка.
Для того, чтобы спрогнозировать доли этих трех марок на будущий период, исследователь провел эксперимент, результаты которого показали следующее:

+ 30 х 0,6 = 61%
Рыночная доля марки В: 40 х 0,2 + 30 х 0,4 + 30 х 0,2 = 26%
Рыночная доля марки С: 40 х 0,1 + 30 х 0,1 + 30 х 0,2 = 13%

1). Таблица переключений

2). Результат оценок

купят ее снова в следующем периоде составляет 70%, вероятность переключения на марку В – 20%, а на марку С – 10%.
Марку В вероятно предпочтут купить в следующем периоде 40% , 50% переключаться на марку А и 10% на марку С.
Вероятность сохранения предпочтения к марке С у купивших ее в первый период составит всего лишь 20%, на марку А вероятно переключатся 60%, а на марку В – 20%.
Исходя из этого исследователь может определить долю марки А, В, и С на последующий период.

одной частью явления, на другую его часть. В маркетинге — распространение выявленных закономерностей развития изучаемого предмета на будущее.

Это один из наиболее широко используемых методов прогнозирования в фирмах – построение тренда изменения величины.
Привлекательность его состоит с том, что можно опираться только на достоверные внутренние данные, в тоже время опасность применения только этого метода в невозможность учесть момент «перелома» ситуации.

наличие данные за длительный период наблюдения – более 10 – 12 периодов;
- периоды, в которые собираются данные, должны иметь схожие характеристики (условия среды примерно одинаковы);
- если периоды наблюдения не соответствуют требованиям схожести, то применение метода экстраполяции становится рискованным и тогда лучше перейти к экспертным методам анализа ситуации.

принцип: «Наиболее свежая информация обладает большим весом». Экспоненциальное сглаживание - это очень популярный метод прогнозирования многих временных рядов.
Используется для краткосрочного прогноза и основаны на средневзвешенном значении продаж по определенному числу периодов.

εt,
где b - константа и - случайная ошибка.
Константа b относительно стабильна на каждом временном интервале, но может также медленно изменяться со временем.
Точная формула простого экспоненциального сглаживания имеет следующий вид:
St = αXt-1 + (1-α) St-1
где:
Xt-1 – наблюдаемое значение в предшествующий период;
St-1 – прогнозное значение предыдущего периода;
α - константа сглаживания

пятый период времени может быть представлено как:
S5 = αX4 + (1-α) S4
 При этом следует учесть, что прогнозное значение в предыдущий период было, в свою очередь, определено на основе предыдущих наблюдений. Этот процесс можно представить следующим образом:
St-1 = αXt-2 + (1-α) St-2
St-2 = αXt-3 + (1-α) St-3
St-3 = αXt-4 + (1-α) St-4
 Если подставить три формулы в выражение для St, то получим:
St = αXt-1 + α (1-α) Xt-2 + α (1-α)2 Xt-3 + α (1-α)3 Xt-4 + (1-α)4 St-4
Расчет прогнозного значения также можно представить в несколько другом виде:
St = St-1+ α (Xt-4 - St-1)

Если значение α близко к нулю, то это означает, что для расчета нового прогнозного значения достаточно ввести небольшие коррективы. Такой подход к построению прогнозов возможен в тех случаях, когда исходные данные характеризуются невысокой изменчивостью.
В тех случаях, когда наибольшие значения для прогноза имеют самые последние наблюдаемые значения, следует выбирать коэффициент близкий к 1.

+ 0,8 х 80 = 16 + 64 = 80
0,2 х 70 + 0,8 х 80 = 14 + 64 = 78 и т.д.