лучшие книги по экономике
Главная страница

Главная

Замовити роботу

Последние поступления

Форум

Создай свою тему

Карта сайта

Обратная связь

Статьи партнёров


Замовити роботу
Книги по
алфавиту

Б
В
Г
Д
Е
Ж
З
И
К
Л
М
Н
О

Маркетингова цінова політика

Страницы [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]
[ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]
[ 33 ] [ 34 ] [ 35 ] [ 36 ] [ 37 ] [ 38 ] [ 39 ] [ 40 ] [ 41 ] [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ] [ 45 ] [ 46 ] [ 47 ] [ 48 ] [ 49 ] [ 50 ]

Потрібно оцінити, який ризик підприємства, якщо воно не прореагує на зміну кон’юнктури ринку. У даному разі обмежимося визначенням імовірності того, які підприємства, що випускають конкуруючий із нашим продуктом товар, прореагують на зміну кон’юнктури і попиту ринку. Для спрощення розуміння суті справи припустимо, що ймовірність реакції кожного підприємства, у тому числі й нашого, на кон’юнктуру ринку, що змінилася, дорівнює 0,1. Будемо вважати, що можливість включення в ринок нового підприємства дорівнює 0,15. Разом на ринку даного продукту можуть бути 10 підприємств. Якщо хоча б одне підприємство, крім нашого, відреагує на ситуацію швидше, ніж ми, то нашому підприємству загрожують втрати в сумі 400 млн грн.
Оцінити ймовірність цих втрат можна виходячи з теореми про ймовірність появи хоча б однієї з N незалежних подій. Для прикладу 8.4 маємо:
Р(А) = 1 – 0,98 ? 0,85 = 1 – 0,833 = 0,167.(8.1)
Отже, якщо ми не відреагуємо раніше інших на кон’юнктуру ринку, що змінилася, ймовірність виникнення втрат у розмірі приб­лизно 400 млн грн для нашого підприємства досить велика — 0,167.
Для оцінки ризику в діяльності підприємства потрібна достовірна інформація, яку можна мати тільки в результаті її накопичування й систематизації. Цінова інформація, особливо в умовах інфляції, вимагає постійного поповнення й опрацювання щодо нових ризиків. Для аналізу ризикових показників вона потребує статистичного опрацювання. Але часто її буває недостатньо. Тому доводитися користуватися експертними оцінками. Отже, інформацію з визначення ризику варто умовно поділити на два види:
1) об’єктивна, або статистична, інформація, що може бути використана для розрахунку ймовірних характеристик оцінки ризику;
2) суб’єктивні, експертні оцінки, що є пропозиціями експертів, фахівців. Нерідко інтуїтивні оцінки можуть сприяти виробленню найбільш вдалого рішення.
Ймовірна оцінка ризику математично відпрацьована, має свої теореми та методи обчислення, але задовольнятися цим у підприємницькій діяльності теж досить ризиковано, через те що реальна точність математичного розрахунку багато в чому залежить від вихідної інформації. Тому й тут не можна відмовлятися від підприємницької інтуїції.
Для оцінки підприємницького ризику використовуються такі основні характеристики.
Математичне сподівання значення економічного показника, обумовленого невизначеністю ситуації, зазвичай визначається як середньозважене за ймовірністю всіх можливих його значень, де ймовірність кожного значення використовується як питома вага, або статистична частоти. Математичне сподівання обчислюється за такою формулою:
                                    (8.2)
де М(х) — математичне сподівання випадкової (дискретної) величини; х — будь-яка випадкова величина, чи то ціна, дохід, прибуток тощо; xj — значення випадкової величини в окремому випадку, тобто на певному сегменті ринку реалізації конкретного товару або стосовно різних підприємств тощо; Р(хj) — ймовірність випадкової величини; n — загальна кількість спостережень випадкової величини.
Абсолютне відхилення можливих випадкових значень економічного показника від математичного сподівання цього показника, тобто його середньозваженого по ймовірності значення. Воно характеризує амплітуду мінливості цього показника. Часто має сенс розрахувати максимальне абсолютне відхилення, а іноді й найменше абсолютне відхилення. Реалізуючи товар на різних ринках або різним замовникам, корисно зіставити абсолютне відхилення ціни від її середнього рівня. Великі абсолютні відхилення настрою­ють на можливість великого ризику. Однак екстремальні винят-
кові відхилення під час реалізації товару окремим замовникам можуть бути локалізовані загальною стратегією маркетингової полі­тики. Тому необхідні більш загальні показники оцінки ризику.
Абсолютні відхилення визначаються за формулою
                                      (8.3)
де ?xj — абсолютне відхилення випадкового значення величини від математичного сподівання М(х).
Дисперсія дає більш загальну оцінку відхилень і являє собою середньозважене квадратів відхилень конкретних показників (варіацій) від математичного сподівання, тобто середнього очікуваного його значення. Дисперсія обчислюється за формулою
                         (8.4)
де D(х)дисперсія випадкової величини x.
Середнє квадратичне відхилення, або стандартне відхилення, являє собою квадратний корінь із дисперсії. Ця ймовірна, статистична характеристика більше наближається до інтуїтивних уявлень про оцінку мінливості кон’юнктури ринку, ціннісних показників, оскільки зіставлення ведуться вже не з квадратами відхилень, а з квадратним коренем із суми квадратних відхилень. Інакше кажучи, ймовірні відхилення приводяться в реальну розмірність. Обчислення середнього квадратичного відхилення здійснюється за формулою:
                 (8.5)
де ?(x) — традиційне позначення середнього квадратичного відхилення випадкової величини х.
Коефіцієнт варіації випадкової величини V(x) являє собою виражене у відсотках відношення середнього квадратичного відхилення до математичного сподівання, або середньозважене значення цієї величини:
                               (8.6)
На практиці буває важко визначити закон розподілу випадкової величини, доводиться задовольнятися гіпотезою, умовним припущенням. У цих випадках буває достатньо знати числові характеристики: математичне сподівання, дисперсію, середнє квадратичне відхилення, коефіцієнт варіації.
Математичне сподівання М(х) застосовується для усереднення досліджуваних величин, цін, що залежить від низки випадкових величин, коли інформація має відомий розкид. З математичним сподіванням звичайно пов’язують точку, біля якої ймовірність має найбільше значення. Тому в економічних розрахунках часто використовуються показники середніх цін, індекси середніх цін, середньої собівартості, середньої рентабельності, оскільки конкретні ціни навіть у межах одного ринку мають, як правило, деякий розкид.
Абсолютні відхилення ?xj показують абсолютні розміри розкиду значень досліджуваної величини. При цьому корисно знати максимальні значення абсолютних відхилень у позитивному та негативному напрямах. При цьому відому інформацію дає також розмах варіювання, розміри відхилень конкретних цін від їхнього середнього значення.
Розмах варіювання являє собою різницю між найбільшим і найменшим значенням досліджуваної величини:
                                        (8.7)
Аналізуючи ряди цін за певний період, варто враховувати, що максимальні й мінімальні відхилення можуть бути викликані якимись особливими чинниками, наприклад, різкою зміною цін на основну сировину, вихідні матеріали.
Дисперсія D(x), даючи загальну характеристику квадратів відхилень випадкової величини, дозволяє: по-перше, усунути відмінності в позитивних та негативних відхиленнях, тому що квадрат негативної величини є позитивною величиною, по-друге, при її обчисленні підсилюється значення великих відхилень і зменшується значення малих відхилень. Це відповідає закономірності квадратичної функції. Використання дисперсії в практичних розрахунках та її інтерпретація вимагають певних навичок. Мабуть, зручніше за все використовувати порівняння дисперсій при опрацюванні даних про конкретні однойменні показники за різні періоди або в різних сферах і сегментах ринку. Середнє квадратичне відхилення ? обчислюється на відміну від дисперсії в тій же розмірності, що й сама випадкова величина. Саме це послужило причиною його широкого застосування для характеристики відхилень та ймовірної оцінки поведінки випадкової величини. Зокрема, середнє квадратичне відхилення має надзвичайно важливе значення для критеріальної характеристики так званого принципу практичної впевненості. Принцип практичної впевненості можна сформулювати так: якщо ймовірність деякої події в даному досліді досить мала, то можна бути практично впевненим у тому, що за однократного виконання досліду Е подія А не відбудеться. Стосовно підприємницької діяльності принцип практичної впевненості, мабуть, можна сформулювати так: практично можна бути впевненим, що захід, який намічається, дія, прийняте рішення будуть здійснені, якщо ймовірність їх нездійснення, ризик досить малі.
У ціноутворенні можна зробити висновок про можливі відхилення ціни від прийнятої в розрахунках, про відхилення попиту у разі зміни ціни, відхилення можливих доходів, прибутку.
Середнє квадратичне відхилення дає можливість визначити кількісні інтервали принципу практичної впевненості у вигляді «правила трьох сигм»: якщо випадкова величина розподілена нормально, то абсолютна величина її відхилення від математич­ного сподівання не перевершує потроєного середнього квадратичного відхилення. Таким чином, знаючи середнє квадратичне відхилення, можна з достатньою практичною впевненістю сказати, що всі розсіювання даної випадкової величини укладаються в інтервал М(х) ± 3?(х). Імовірність того, що значення випадкової величини буде знаходитися в цьому інтервалі при нормальному розподілі дорівнює 0,9973. Імовірність того, що абсолютна величина відхилення перевищить потроєне середнє квадратичне відхилення, дуже мала (0,0027). Це може відбутися лише в 0,27 % випадків.
Така надійність в економічних, зокрема в ціннісних, розрахунках у ринкових умовах здебільшого буває не потрібна, оскільки керівництво підприємства в ході контролю за фінансово-госпо­дарською діяльністю може коригувати прийняті рішення. Тому в підприємницькій діяльності надійніше користуватися принципом доцільної впевненості, або принципом раціонального ризику, на який ми вже звертали увагу.
Принцип доцільної впевненості, або раціонального ризику, в підприємницькій діяльності означає, що в ухваленні рішення керуються таким співвідношенням ймовірностей здійснення і нездійснення події, за якого приблизно дві третини шансів сприяють успіху й одна третина шансів йому не сприяє. Несприятлива одна третина шансів є стимулятором для розгляду і вживання заходів щодо їх запобігання. Цьому правилу в умовах нормального розподілу відповідає інтервал значень випадкової величини, рівний відхиленню від математичного сподівання в межах середнього квадратичного відхилення, тобто М(х) ± (х). Для економіста часто буває звичніше користуватися для характеристики відхилень відсотковими співвідношеннями.
Коефіцієнт варіації за умови нормального розподілу ймовірностей характеризує інтервал відхилень випадкової величини при ймовірнісному результаті, що відповідає двом третинам шансів «за» і третині шансів «проти» у відсотковому відношенні до математичного сподівання. Це звичне для економіста відсоткове вираження ймовірних відхилень. Тому можна вважати, що коефіцієнтом імовірності в ціннісних розрахунках доцільно і необхідно користуватися. Він дає певну, хоча і ймовірну, базу для ціннісних розрахунків.
8.4. Економіко-математичне
моделювання ризику
Під час розроблення цінової стратегії значення чинників середовища маркетингу приймають як рівні певним прогнозованим значенням, але це взагалі є помилковим припущенням. Як відомо, ринкове середовище характеризується певною невизначеністю щодо значень ключових характеристик ринку у майбутніх періодах. Для вирішення пов’язаних з цим проблем застосовуються методи імітаційного моделювання. Суть цих методів полягає у розробленні математичної моделі, що адекватно відображає процес прийняття цінового рішення. Далі встановлюються закони розподілу незалежних змінних моделі. Після цього відбувається генерація значень незалежних змінних з певними розподілами, з яких розраховуються значення залежних змінних. Як залежні змінні беруть маркетингові цільові показники — прибуток, обсяг збуту, частка ринку тощо.
Наприклад, необхідно дослідити можливі значення прибутку на найпростішій моделі:
                                     (8.8)
де p — ціна; Q — обсяг продажу; V — змінні витрати на одиницю продукції; F — фіксовані витрати; C — прибуток.
Тут ціна виступає в ролі операційної змінної, тобто ми маємо можливість змінювати її. Обсяг збуту, змінні та фіксовані витрати являють собою невизначеність щодо конкретної ситуації на ринку у майбутньому. Імітаційне моделювання відбувається так:

  • обирається значення ціни;
  • генеруються значення незалежних змінних відповідно до законів розподілу;
  • отримані значення підставляються у модель і розраховується значення прибутку;
  • значення прибутку заноситься до множини попередньо розрахованих значень для подальшого визначення розподілу прибут­ку за обраного значення ціни;
  • генеруються наступні значення незалежних змінних до отри­мання необхідної кількості окремих випробувань;
  • після проведення достатньої кількості випробувань визначається розподіл значень прибутку за обраної ціни товару.

Застосовуються також інші методи математичного моделювання, серед яких можна виокремити метод аналізу чутливості. Характеризуючи метод аналізу чутливості моделі, слід звернути увагу на те, що значення багатьох змінних величин (чинників), які використовуються в моделі, є величинами найбільш імовірними (сподіваними). Отже, аналіз чутливості дає можливість дати відповідь на запитання, який вплив на результат моделі ма-
тиме зміна (коливання) у певних межах окремих параметрів (чинників).
Так, наприклад можна поставити запитання, яким буде прибуток, якщо обсяг продажу продукції зросте чи знизиться на 12 % порівняно з найбільш імовірним (сподіваним), прийнятим до розрахунків обсягом. Можна стверджувати, що ризик, яким обтяжене маркетингове ціноутворення, є тим більший, чим більшою є чутливість моделі ціноутворення до зміни кожного з чинників та чим більшим є інтервал можливих коливань цих чинників у майбутньому.
Якщо аналізуються кілька варіантів ціни, то остаточно необхідно приймати той варіант ціни, який є менш уразливим щодо зміни цих чинників.
Слід зауважити, що цей метод не є точним. Його обмеженість зумовлена тим, що:
1) метод спирається на аналіз впливу лише окремих чинників (їх роздільного впливу). Тим часом істотне значення для визначення впливу ризику має їх інтегрований вплив;
2) метод аналізу чутливості не враховує взаємозв’язку між цими параметрами. Так, зокрема, зміни у попиті можуть потягти за собою зміни у цінах і т.д.
8.5. Ризик у визначенні цін
та страхування цін
Встановлення ціни на продукцію, що випускається фір­мою, як правило, пов’язане з певним ступенем ризику. З чималою часткою ризику сполучене також і визначення цін на виробничі ресурси (сировину, матеріали, устаткування, паливо, робочу силу тощо). Допущена помилка у встановленні рівня ціни на вироблену продукцію може призвести до значних втрат доходу від реалізації, а у разі великої еластичності попиту від ціни ці втрати зможуть істотно збільшитися. Втрати в обсязі реалізованої продукції можуть виникнути і під час визначення цін на спожиті фірмою послуги.
Оскільки в умовах інфляції, динамічності попиту і зростання цін на продукцію, що випускається фірмою, а також на сировину, матеріали, паливо прогнозувати динаміку цін навіть на близьку перспективу досить важко, то помилка в ціні на 5—7 % — справа цілком звичайна. Виходячи з цього неважко зрозуміти, якою мірою встановлення цін пов’язане з ризиком.
Фірмі необхідно визначити розмір ризику і шляхом порівняння ступеня ризику різних альтернативних варіантів зупинитися на варіанті, який би найбільшою мірою відповідав стратегії ризику, обраній керівництвом фірми.
Ризик у господарській діяльності виміряються як в абсолютному вираженні — сумою втрат і збитків, так і ступенем ризику, тобто мірою ймовірності недосягнення запланованого рівня ціни. Перший показник характеризує абсолютний ризик, другий — ризик відносний. Абсолютний ризик виражається в гривнях, віднос­ний — у відсотках чи у частках одиниці.
Ринкова ціна за економічною природою є величиною випадковою. В умовах ринку внаслідок акту купівлі-продажу вона може прийняти тільки одне значення, що заздалегідь невідоме і залежить від безлічі випадкових чинників. Усі ці чинники не можуть бути враховані учасниками даної угоди. А оскільки ціна — величина випадкова, то це — змінна величина, конкретне значення якої не визначене і залежить від випадку, але якій притаманна функція розподілу ймовірностей. Ця функція і дозволяє говорити про ступінь ризику.
В умовах обмеженої інформації при визначенні цін непросто обрати потрібну емпіричну функцію розподілу ймовірностей. Тому на практиці зручніше користуватися найуживанішими в теорії ймовірностей стандартними функціями розподілу ймовірностей:

  • нормальним розподілом ймовірностей, чи розподілом Гауса;
  • показниковим розподілом ймовірностей, що дуже широко використовується в розрахунках надійності (а розрахунок цін вимагає певних критеріїв надійності);
  • розподілом Пуассона, що часто використовується в теорії масового обслуговування.

У господарській діяльності варто користуватися принципом доцільного ризику. У підприємницькій діяльності цей принцип означає таке: приймаючи рішення про ціни, необхідно керуватися таким співвідношенням імовірностей здійснення і нездійснення події, за якого не менш двох третин шансів сприяють успіху й третина — не сприяє.
Одна третина шансів, що не сприяє успіху, виступає стимулом для вживання заходів щодо їх усунення. Цьому принципу за умови нормального розподілу ймовірностей відповідає інтервал значень випадкової величини (ціни), що дорівнює відхиленню від математичного сподівання в межах середнього квадратичного відхилення, тобто М(х)± s.
Економісту для характеристики відхилень зручніше користуватися відсотковими співвідношеннями (коефіцієнтами).
Коефіцієнт варіації за умови нормального розподілу ймовірностей характеризує інтервал відхилень випадкової величини (ціни) при імовірнісному результаті, що відповідає двом третинам шансів «за» і третині шансів «проти» у відсотковому відношенні до математичного сподівання. Це звичайне для економіста відсоткове вираження ймовірнісних відхилень.
який пояснює застосування ймовірних характеристик для вивчення зміни зведених індексів оптових цін у галузях чорної металургії. Вихідні статистичні дані за період із січня по липень 1993 р. наведено в табл. 8.1. Зауважимо, що за правилами статистики 7 показників не є репрезентативними. Тому прик­лад має ілюстративний характер. З даних таблиці видно, що зміна зведених індексів оптових цін в галузях чорної металургії по місяцях має досить значні коливання. Так, наприклад, зміна зведеного індексу оптових цін в чорній металургії за цей період має розмах у 23,1 пункту (42,6 – 19,5) за середнього значення 31,9 пункту. Ще більший розмах відхилень спостерігався за цей період у зміні індексу цін на продукцію видобутку і збагачення рудної сировини для чорної металургії. Він становив 55,3 процентного пункту.
Основні кількісні характеристики зміни зведених індексів оптових цін у галузях чорної металургії за січень—липень 1993 р. наведено в табл. 8.2. Вони саме дозволяють осмислити дані попередньої табл. 8.1 і є поясненням до перелічених вище кількісних характеристик, які використовуються для кількісної оцінки ризику в ціннісних розрахунках. З даних таблиць видно, що динаміка цін на продукцію чорної металургії характеризується за даний період великою нестійкістю, і це спостерігається в умовах інфляційного зростання цін (показник середньомісячної зміни цін). У більшості галузей рівень середньомісячної зміни цін становить 30 % зростання. Зростання цін на вогнетриви становило у середньому 23,44 %, а на продукцію коксохімії — 44,4 %.

Таблиця 8.1

Зміна зведених індексів оптових цін
У галузях чорної металургії за січень—липень 2000 р. (%)


Галузь

Січень

Лютий

Березень

Квітень

Травень

Червень

Липень

Чорна металургія

33,6

19,5

28,9

30,8

33,7

34,4

42,6

Видобуток і збагачення рудної сировини для чорної металургії

57,3

12,2

41,4

26,9

2

37,5

43,8

Виробництво чорних металів

36,7

19,9

24,3

33,8

35,7

38

33,9

Виробництво труб

32,3

19,8

43,5

34,1

27

26,4

26,7

Виробництво електроферосплавів

0

19,8

26,4

0

30,6

20,4

100,7

Коксохімічна промисловість

11,3

5

30,3

8

12,5

9,7

233,5

Виробництво вогнетривів

26,8

26,6

37,1

15,2

15,1

25,5

17,8

Виробництво метизів виробничого призначення

14,5

22,8

32,3

27,1

59,3

28

70,7

Разом чорна металургія як сума досліджених галузей

29,2

19,5

28,9

30,8

33,7

34,4

42,6

Страницы [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]
[ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]
[ 33 ] [ 34 ] [ 35 ] [ 36 ] [ 37 ] [ 38 ] [ 39 ] [ 40 ] [ 41 ] [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ] [ 45 ] [ 46 ] [ 47 ] [ 48 ] [ 49 ] [ 50 ]


ВНИМАНИЕ! Содержимое сайта предназначено исключительно для ознакомления, без целей коммерческого использования. Все права принадлежат их законным правообладателям. Любое использование возможно лишь с согласия законных правообладателей. Администрация сайта не несет ответственности за возможный вред и/или убытки, возникшие или полученные в связи с использованием содержимого сайта.
© 2007-2020 BPK Group.