Додаткова література

17. Гаркавенко С. С. Маркетинг : підручник. – К. : Лібра, 2002. – 712 с.

18. Гужва В. М. Інформаційні системи і технології на підприємствах : навч. посібник. – К. : КНЕУ, 2001. – 400 с.

19. Информационные технологии в маркетинге : учеб. для вузов / Г. А. Титоренко, Г. М. Макарова, Д. М. Дайитбегов и др.; под ред. Г. А. Титоренко. – М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2000. – 335с.

20. Мамиконов А. Г. Проектирование АСУ. – М. : Высш. шк., 1987. – 303 с.

21. Мартин Дж. Планирование развития автоматизированных систем. – М. : Финансы и статистика, 1984.

22. Пономаренко В. С., Пушкар О. І., Коваленко Ю. І. Проектування автоматизованих економічних інформаційних систем. – К. : ІЗМН, 1996. – 312 с.

Тема 5. Інформаційно-аналітичні методи і моделі підтримки прийняття маркетингових рішень

З даної теми передбачається вивчення таких питань:

1. Типи інструментальних моделей.

2. Технології параметричного аналізу методами «що – якщо».

3. Статистичні моделі прийняття маркетингових рішень з урахуван­ням фактора невизначеності.

4. Вибірковий метод за визначення попиту.

5. Реалізація оптимізаційних моделей.

Анотація теми

Мета: вміти здійснювати інформаційно-аналітичні методи в процесі прийняття маркетингових рішень зі застосуванням різних моделей.

Вивчивши тему, студент повинен

знати:

• типи інструментальних моделей;

• технології параметричного аналізу методами «що − якщо»;

• статистичні моделі прийняття маркетингових рішень з урахуванням фактора невизначеності;

• вибірковий метод за визначення попиту;

• реалізацію оптимізаційних моделей;

уміти:

− розрізняти типи інструментальних моделей ІСМ;

− алгоритм проведення параметричного аналізу методами «що − якщо»;

− методику здійснення вибіркового методу за визначення попиту;

− реалізовувати оптимізаційні моделі.

Вивчивши тему, студент повинен набути навичок щодо підготовки та здійснення параметричних аналізів методами «що − якщо», статистичних моделей прийняття маркетингових рішень, застосування вибіркового методу дослідження попиту, реалізації оптимізаційних моделей.

Термінологічний словник

Моделі прямих розрахунків характеризуються, як правило, трудомістким (якщо не застосовуються засоби автоматизації) обробленням даних з використанням відносно простих алгоритмів. У цих алгоритмах ураховуються основні функціональні залежності між економічними змінними, а самі алгоритми подаються як сукупність чітко визначених понять і дій з ними, заданих у вигляді формул.

Компаративні (порівняльні) моделі призначені для виявлення відмінностей та розбіжностей. Мета застосування таких моделей – ідентифікувати ситуації, що мали або можуть мати місце, і на основі порівняння цих ситуацій або вибрати одну з можливих альтернатив, або вибрати найкращі значення керованих параметрів, або виявити причинно-наслідкові взаємозв’язки, які дозволять обґрунтувати рішення.

Оптимізаційні моделі дають можливість знайти найкраще рішення за певним критерієм. При цьому після формулювання критерію рішення розшукується, як правило, без оцінювання альтернатив людиною, тобто автоматично.

Моделі прогнозування дають змогу оцінити вплив рішень, які приймаються, на майбутнє, що в умовах ринкової економіки є нагальною потребою. Прогнози необхідні, оскільки, по-перше, майбутнє значною мірою є невизначеним і, по-друге, тому що повний ефект багатьох рішень розподілено у часі і відразу він може не відчуватися.

Статистичні моделі базуються на використанні математичних моделей і методів, призначених для прийняття рішень під час пошуку, аналізу та оцінювання можливих варіантів рішень у ситуаціях, що характеризуються невизначеністю, пов’язаною як із статистичним характером аналізованих явищ, так і з неповнотою знань щодо значень, які можуть мати ті чи інші фактори.

Імітаційні моделі є засобом вивчення поведінки об’єктів чи систем в умовах, що визначаються дослідником, шляхом нагромадження та аналізу даних, отримуваних у процесі проведення експериментів із моделлю.

Стандартне (середнє квадратичне) відхилення – ступінь відхилення усіх значень ознаки від свого середнього показника – є одним із найважливіших методів, що допомагають визначити, наскільки змінюється певна величина: чим більше стандартне відхилення, тим ширший діапазон змін значень цієї величини.

Довірчий інтервал – це інтервал, що дає змогу оцінити із заданою точністю невідоме значення генеральної сукупності.

Регресійний і кореляційний аналіз – дуже ефективні методи, які дають змогу аналізувати значні обсяги інформації з метою дослідження ймовірного взаємозв’язку двох чи більше змінних.