Моделирование спроса

Как и в предыдущим примере, можно взять двузначные случайные числа. Первые 10% случайных чисел (00—09) показывают нулевой спрос, следующие 22% — спрос на 1 телевизор и т. д. В таблице ниже показаны случайные числа, которые будут использоваться при моделировании спроса на телевизоры  [c.315]


При условии, что первоначальный запас составляет 10 стиральных машин, определите с помощью метода моделирования спрос на этот товар в течение 20 дней. Какова вероятность возникновения дефицита при проведении такой политики размещения заказов  [c.324]

Если для моделирования спроса используется не функция по-  [c.32]

Когда товаров не два, а много, это уравнение преобразуется в многотоварное бюджетное уравнение, которое широко применяется в экономико-математическом моделировании спроса и потребления (см. Конструктивные модели спроса и потребления). Но тогда границей, вдоль которой расход равен доходу, будет уже не линия, а ги-  [c.36]

Моделирование спроса в задачах маркетинга  [c.549]

В условиях нового экономического уклада в основу принятия хозяйственных решений ложится рыночная информация, а обоснованность решений проверяется также рынком в ходе реализации товаров и услуг. Таким образом, начальным пунктом всего цикла предпринимательской деятельности становится изучение потребительского спроса. Рассмотрим некоторые вопросы математического моделирования спроса в маркетинге.  [c.549]


Одна из простейших систем одновременных уравнений появляется при моделировании спроса - предложения в рыночной экономике.  [c.308]

Обычно при моделировании спроса приходится ограничиваться построением корреляционных функций, отражающих связь (корреляцию) между его величиной и каким-нибудь одним фактором в среднем, для массы наблюдений. Методы множественной корреляции — изучение зависимости спроса от многих факторов — как правило, оказываются менее точными. На основании построенных корреляционных функций могут быть рассчитаны очень важные показатели — коэффициенты эластичности.  [c.156]

Основные результаты моделирования (спрос, накопленный товар, накопленная прибыль, эффективность рекламы) отображаются на первом экране. Второй экран предназначен для наблюдения за финансовой динамикой (выручка, расходы, накопленная прибыль и текущие доходы) и долей расходов на рекламу, новизну и качество товаров.  [c.195]

На входы операторов подаются сигналы спроса ЦБ на доллары и рубли (операторы 16 и 22). Моделирование спроса выполняется во втором блоке. Структурная схема модели представлена на рис. 12.2.  [c.202]

Второй блок служит для моделирования спроса социальной группы на ее основные потребности в пище и жилье.  [c.220]

Теория игр — это метод, используемый для оценки влияния какого-либо действия на конкурентов. Моделями теории очередей можно пользоваться в соответствии со спросом на них. Модели управления запасами помогают руководителю синхронизировать размещение заказов на ресурсы и оптимизировать их объемы, а также определять оптимальное для склада количество готовой продукции. Модели линейного программирования позволяют установить оптимальный способ распределения дефицитных ресурсов между конкурирующими потребностями в них. Имитационное моделирование — это использование устройства, которое имитирует реальный мир. В экономическом анализе используется ряд методов для определения экономического положения организации или осуществимости действия с экономической точки зрения.  [c.244]


Таким образом, в основе технико-экономического анализа изделия должно лежать комплексное исследование, обеспечивающее глубокое и всестороннее изучение всех факторов, влияющих на конструкцию изделия с учетом его функций и перспектив развития. При исследовании могут быть использованы статистические методы (таблицы, графики, диаграммы), математическое моделирование, ФСА. Выбор метода зависит от стадии подготовки производства. Так, при анализе тенденций развития изделия, перспектив спроса на него возможно применение методов статистического и морфологического анализов, метода коллективной экспертизы. Математическое моделирование может быть использовано при прогнозировании себестоимости, капиталовложений, эксплуатационных затрат на стадиях проектирования и т. д. Наиболее перспективным является применение ФСА для совершенствования технологичности конструкций отдельных агрегатов, узлов и деталей при техническом и рабочем проектировании в рамках проводимого на этих стадиях технико-экономического анализа, а также для аналогичных целей при технологической подготовке производства.  [c.152]

Значительный научный задел имеется и в области экономико-математического моделирования. Теоретически обоснованы и экспериментально проверены методы и модели, позволяющие решать важные планово-экономические задачи, связанные с планированием межотраслевых связей в народном хозяйстве, оптимизацией развития и размещения отдельных отраслей и производств, рационализацией транспортных связей, прогнозированием спроса населения на различные предметы потребления и др. При этом необходимо иметь в виду, что для этих и ряда других плановых задач наукой разработаны эффективные экономико-математические методы решения, основанные на использовании ЭВМ. Без ЭВМ невозможно не только решение указанных задач, но и накопление, хранение и обновление таких огромных массивов данных, какие, например, необходимы для создания комплексной системы плановых норм и нормативов.  [c.25]

Ввести в компьютер данные о случайных переменных и соответствующие им интервалы случайных чисел, а также формулы математических зависимостей. Например 12 ф.ст. — удельные переменные затраты = удельный вклад объем спроса х удельный вклад = совокупный вклад. Затем компьютер может рассчитать по формулам указанные значения для каждой моделируемой комбинации уровня спроса и переменных затрат. Для моделирования комбинаций в компьютере используется генератор случайных чисел. Генератор следует статистическому закону распределения случайных чисел, т.е. все числа имеют равные шансы выпасть. Предположим, что первое выпавшее случайное число относится к объему спроса и равно 17 это означает, что "смоделированный" компьютером уровень спроса равен 60 000 ед., так как все случайные числа от 00 до 19 приписаны данному уровню.  [c.412]

Приведенное описание техники компьютерного моделирования было ограничено рамками простейшего сценария. Однако, учитывая вычислительные мощности большинства компьютеров, углубление анализа для сложнейших ситуаций не представляет существенной трудности. Даже наш элементарный сценарий легко расширить, например, до десяти вариантов уровня спроса и пяти — удельных переменных затрат. Также можно рассматривать различные уровни совокупных постоянных затрат, и моделировать величину прибыли/убытка, а не вклада.  [c.413]

В прогнозных исследованиях на краткосрочный и среднесрочный период на макроуровне моделирование потребительского спроса занимает приоритетное место. Это обусловлено тем, что потребительский спрос определяет большую долю ВВП, влияет на струк-1 УРУ производства, общий уровень цен (инфляцию), динамику цен в разных секторах экономики. Макроэкономическая функция потребительского спроса показывает зависимость объема товаров и услуг, на который предъявляется спрос населения, от определяющих этот спрос основных факторов (располагаемый — чистый — личный доход населения, уровень цен, уровень налогов на физических лиц, изменение процентной ставки по кредитам).  [c.142]

При прогнозировании в области социальных процессов эффективные результаты дают опросы, причем не только экспертов, но и населения. Практикуются разовые массовые опросы населения, которые используются в основном для исследования его потребностей, спроса и потребительских расходов. В социальном прогнозировании находят свое применение и методы моделирования, причем для разработки как поисковых, так и нормативных прогнозов.  [c.158]

Анализ спроса и предложения на микроуровне, непосредственно в коммерческих структурах традиционными методами затруднен из-за недостаточности маркетинговой информации, о чем выше уже упоминалось. Поэтому использование здесь методов математического моделирования и программирования приобрело чрезвычайную актуальность [29].  [c.323]

Последующее использование экономико-математических методов в изучении спроса продолжается на этапе обработки и оценки данных, при этом осуществление каждой функции, входящей в программу исследования, требует своих, только ей присущих методов, направленных на решение конкретных задач экономического анализа. Здесь наибольшее распространение получили экономико-статистические методы, а также методы исследования операций и моделирования экономических процессов.  [c.326]

Конечной целью анализа спроса является разработка прогнозов емкости рынка. Для товаров длительного пользования, например, это означает определение объема первичного спроса и спроса на замену. Подходы к прогнозированию спроса по отдельным компонентам — первичного и повторного спроса расчетным путем в условиях ненасыщенности товарного предложения наталкиваются на существенные, а порой непреодолимые затруднения практического характера. Это обстоятельство является веским доказательством в пользу его моделирования на основе уравнений множественной регрессии с учетом действия специфических факторов.  [c.326]

Виды регрессий моделирования зависимости прироста валютного курса от предложения, спроса и интервенции ЦБ РФ (для растущего курса)  [c.678]

III. Имитационное моделирование. Большинство современных методов финансового планирования основаны на имитационных моделях, которые главным образом ценны тем, что позволяют прогнозировать последствия альтернативных финансовых стратегий при разных исходных допущениях о будущих событиях. Эти модели дают возможность сочетать инвестиционное планирование и планирование оборотных средств, оценивать риск привлечения заемных ресурсов (финансовый леверидж) при разных исходных допущениях о вариантах развития как предприятия, так и экономики в целом. Они помогают менеджерам разрабатывать прогнозные бюджеты движения денежных средств, доходов и расходов. Естественно, главными остаются прогноз перспективного платежеспособного спроса и план маркетинга, поскольку предполагаемый объем продаж выступает исходным показателем при моделировании любого финансового решения.  [c.327]

Т Определение. Метод моделирования можно использовать при анализе вопросов управления запасами, при этом случайные числа используются для моделирования переменных, в частности спроса и сроков поставки. А  [c.317]

С помощью моделирования мы можем проанализировать конкретную политику размещения заказов и определить, есть ли вероятность возникновения дефицита. Дефицит — это такое положение вещей, когда спрос на товар превышает текущий уровень запасов. Дефицит может стать серьезной головной болью для поставщиков, так как неудовлетворенный спрос может означать не только снижение немедленных продаж, но и уход покупателей в долгосрочной перспективе, а также увеличение расходов, ухудшение отношений с клиентами и уменьшение доходов.  [c.317]

Для моделирования дневного спроса на этот товар можно взять двузначные случайные числа. Имеется 10%-ная вероятность спроса в 4, и это можно представить первыми десятью случайными числами (т. е. 00—09). Итак, в итоге получаем следующую таблицу  [c.320]

Из этих аргументов следует, что при анализе результатов моделирования необходимо проявлять осторожность. Но при этом очевидно, что полученные модели дают четкое представление о процессах и могут помочь руководителю выработать наиболее приемлемую политику размещения заказов при наличии определенных условий. Далее можно провести моделирование затрат при различных значениях запасов. Так, в таблице показаны общие затраты (в ф. ст.) в течение двадцатидневного периода при различных значениях размера и точки заказа. Во всех случаях использовалась одна и та же последовательность из двадцати значений спроса  [c.322]

Эти значения можно отобразить на графике, чтобы показать влияние различных значений на размер и точку заказа. На рис. 9.2 дано дальнейшее моделирование этой ситуации на протяжении 100 дней. На графике отображена среднедневная прибыль, полученная при моделировании продаж в течение 100 дней при различных значениях двух переменных по горизонтали показана точка заказа, а по вертикали — значения среднедневной прибыли. Линии представляют ряды значений для различных размеров заказа. Из графика видно, что размер заказа в 15 единиц дает устойчивую линию с небольшими отклонениями в зависимости от значения точки заказа. Но из графика также следует, что размер заказа в 20 единиц увеличивает размер прибыли, особенно при точке заказа в 10 единиц. Чтобы подтвердить эти результаты, необходимо проработать новые модели с другими значениями спроса.  [c.323]

Позволяет проводить сравнение альтернативных вариантов. Применение моделирования позволяет неоднократно пользоваться полученной моделью при анализе альтернативных стратегий и их воздействия на различные факторы. Так, мы можем проанализировать воздействие различной политики ценообразования на спрос.  [c.336]

Устраняет риски. Использование моделей не несет в себе каких-либо существенных рисков. Если бы не было модели, то различные стратегии пришлось бы проверять в реальной ситуации. Так, можно увеличить цену на товар и понаблюдать, как это скажется на объеме продаж или спросе, или сократить численность персонала и посмотреть, как это скажется на уровне обслуживания клиентов. Такой процесс связан с рисками потерь доходов или клиентов. Применение моделирования позволяет устранить такие риски.  [c.337]

Управление запасами. Это направление требует учета различных переменных, в частности спроса на конкретные товары, а также норм выпуска и времени поставки. Сочетание этих переменных в одной модели позволяет руководителю рассмотреть несколько вариантов хранения запасов. Так, с помощью методов моделирования можно оценить и сравнить требуемый уровень запасов, требуемую точку заказа, сроки и периодичность поставок, а также производственные графики.  [c.337]

Моделирование рынков. Можно смоделировать различные переменные, связанные с деятельностью торговых и производственных предприятий, в частности объем продаж, спрос, колебания числа клиентов, ценовые изменения, объем производства, производственный контроль качества и текучесть кадров. Эти переменные часто моделируются с учетом непредсказуемого элемента, который можно смоделировать с помощью случайных чисел. В этих случаях приемлемо моделирование переменных с нормальным распределением.  [c.338]

Идеи, лежащие в основе теории общественного выбора, были ипервые сформулированы в конце XIX в. представителями итальянской школы государственных финансов М. Панталеони, У. Маццо-ла, А. де Вити де Марко и др. Эти исследователи явились пионерами использования предельного анализа и теории цены для изучения бюджетного процесса, а также для моделирования спроса и предложения на рынке общественных благ. Данный подход нашел дальнейшее развитие в работах представителей шведской школы в экономической науке — К. Викселля и Э. Линдаля, уделявших первостепенное внимание политическим процессам, обеспечивающим определение государственной бюджетной политики.  [c.689]

Проблема недоопределения возникла в эконометрике. Для ее иллюстрации экономисты, а вместе с ними и М. Десай приводят пример моделирования спроса на какой-то товар, например картофель. Спрос определяется взаимосвязью двух величин количеством проданного то-  [c.313]

Эти структурные изменения означают, что статистические данные по спросу предложению будут существенно отклоняться, в результате чего наличие уст вий равновесия окажется маловероятным, поскольку проводимая политика вызывае отклонения, свойственные экономике переходного периода. Модели конечного потре ления обеспечивают более эффективный механизм для моделирования спроса энергоносители, но и в этом случае из-за изменяющихся условий трудно оцени структурные взаимосвязи.  [c.288]

КАУЗАЛЬНОЕ (ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННОЕ) МОДЕЛИРОВАНИЕ. Каузальное моделирование — наиболее хитроумный и математически сложный количественный метод прогнозирования из числа применяемых сегодня. Он используется в ситуациях с более чем одной переменной. Уровеньличныхдоходов.демографическис изменения и преобладающая ставка процента по закладным, например, влияют на будущий спрос на новые односемейные дома. КАУЗАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ — это попытка спрогнозировать то, что произойдет в подобных ситуациях, путем исследования статистической зависимости между рассматриваемым фактором и другими переменными. Каузальная модель может показать, что всякий раз, когда ставка процента по закладным увеличивается на 1%, спрос на новые дома падает на 5%.  [c.242]

Все сказанное не исключает использования прогнозов так сказать ближнего и конкретного действия. Оснащение аппарата прогнозирования современными научными средствами и методами (ЭВМГ теория игр, теория исследования операций, моделирование и др.) позволяет разрабатывать разнообразные модели возможных изменений рыночной конъюнктуры, соотношения роста спроса и предложения на различные товары и услуги, развития отдельных отраслей промышленности. Пользуются ли и в какой мере этими данными руководители монополий, корпораций и государственные деятели Думается, что если и пользуются, то с большой степенью осторожности, поверяя их собственным опытом. Однако и в этом случае практическое использование прогнозов носит ограниченный во времени характер, что связывается с изменчивостью конъюнктуры, нестабильностью всей капиталистической экономики.  [c.254]

Количественные методы анализа хозяйственной деятельности (1999) -- [ c.315 ]