Оценивание функции спроса для расчета оптимальной цены. Определение критерия правильности расчетов. Способы оценивания точности восстановления зависимости. Обработка данных опроса с помощью методов наименьших квадратов и степенной аппроксимации.
При маркетинговых исследованиях полезно проводить опрос потребителей, например, при вводе товара на рынок. Пусть цена колеблется от 50 руб. до 200 руб. Оценивание функции спроса и расчет оптимальной цены. i Цена pi Ni Спрос D(pi) Прибыль (pi-10)D(pi) Прибыль (pi-30)D(pi).Теперь перейдем к обработке данных опроса с помощью метода наименьших квадратов. Для начала необходимо составить таблицу исходных данных - пар чисел (p, D(p)) также в порядке возрастания значений параметра p. На основе приведенных в п.П.3.1 данных рассчитаем прогностическую функцию и оптимальную цену при различных уровнях издержек. Оценивание функции спроса методом наименьших квадратов. i Цена pi Ni pi Ni Спрос D(pi) D(pi)Ni Pi2Ni D(pi)PINI D*(pi) Ni[D(pi) - D*(pi)] Ni[D(pi)-D*(pi)]2.Можно построить таблицу (метода наименьших квадратов) и провести все расчеты и без указания частот цен, т.е. чисел, показывающих, сколько раз названа та или иная цена. Альтернативный метод расчета оценок параметров i pi D(pi) D(pi)pi (pi)2.Примерное чередование знаков « » и «-» в столбцах Ni[D(pi) - D*(pi)] (табл.2) и Ni[D(pi) - D*(pi)] (табл.4).Рассмотрим три способа оценивания точности восстановления зависимости. При оценивании функции спроса это D(pi) и D*(pi) соответственно. Полезно рассмотреть и относительную погрешность: , i = 1, 2, …, n.Построению степенной модели D(p)=a?pb предшествует процедура линеаризации переменных.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
