Методичні вказівки до завдання 5

Спочатку потрібно занести в базу даних потрібні групи, під­групи, номенклатуру та товари. Відмітимо, що класифікація то­варів повинна бути чотирирівневою: навіть якщо товари підля­гають безпосередньо групі чи підгрупі, потрібно утворити відповідну номенклатуру. В демонстраційній базі даних передба­чено роки від 1994 по 2000. Нові роки можна занести лише ззовні (засобами MS Access), роки повинні розташовуватися в порядку зростання і без пропусків.

Для занесення в базу даних необхідних груп засобами АРМ МТП потрібно скористатися такою послідовністю команд:

Каталоги —> Товарні групи —> Insert —» New Record.

Зверніть увагу на шрифт, яким зображені команди. Похиле­ним шрифтом зображаються діалогові клавіші (наприклад, Ка-


12*



талоги). Звичайним похиленим шрифтом зображаються операції меню (наприклад, Insert). Прямим підкресленим шрифтом зобра­жаються керуючі клавіші (наприклад, PgDn).

Переглянути занесені в базу даних товарні групи можна ко­мандами Каталоги —> Товарні групи —> PgDn(перегляд вперед) та Каталоги —» Товарні групи —> PgUp (перегляд назад), Ката­логи -» Товарні групи —> View —> Datasheet View (перегляд у ви­гляді таблиці).

Для перегляду та роздруку списку занесених в базу даних груп можна скористатися командою

Каталоги —> Товарні групи —> View —> Datasheet View -» —> File —> Print Preview.

Для занесення в базу даних підгруп певної групи товарів спо­чатку потрібно створити і вибрати охоплюючу їх групу. Вибрати групу можна командою Каталоги —» Товарні групи -» Вибрати.

Для перегляду, роздруку, коректування та доповнення списку занесених в базу даних підгруп вибраної групи можна скориста­тися командою Каталоги —> Підгрупи та її підкомандами.

Для занесення в базу даних номенклатур певної підгрупи то­варів спочатку потрібно створити і вибрати охоплюючу їх під­групу. Вибрати підгрупу можна командою Каталоги —> Підгру­пи -> Вибрати.

Для перегляду, роздруку, коректування та доповнення списку занесених в базу даних номенклатур вибраної підгрупи можна скористатися командою Каталоги —> Номенклатура та її підко­мандами.

Для занесення в базу даних товарів певної номенклатури спо­чатку потрібно створити і вибрати охоплюючу їх номенклатуру. Вибрати номенклатуру можна командою Каталоги —> Номенк­латура —> Вибрати.

Для перегляду, роздруку, коректування та доповнення спи­ску занесених в базу даних товарів вибраної номенклатури можна скористатися командою Каталоги —> Товари та її під­командами.

Для занесення в базу даних АРМа торговельної статистики використовується команда Аналіз попиту —> Статистика по­питу —> Дані статистики. Занесену в базу даних торговельну статистику в форматі 3-торг за один з заданих періодів певного року можна одержати командою

Аналіз попиту —> Статистика попиту —> Форма 3-торг.


Вибір року та періоду можна задати командою

Аналіз попиту —> Статистика попиту —> Параметри.

Методичні вказівки до завдання 7

Для занесення в базу даних АРМа результатів вибіркового об­стеження попиту використовується команда

Аналіз попиту —> Дослідження на КАП —> —> Обстеження попиту.

Вибір КАПу, року та місяця здійснюється командою

Аналіз попиту —» Дослідження на КАП —> Параметри.

Перегляд занесених в базу даних реалізованого та незадоволе-ного попиту для заданих місяця, року і КАПу здійснюється ко­мандою

Аналіз попиту -^Дослідження на КАП ->

—> View —> Datasheet View.

Перегляд занесених в базу даних реалізованого та незадоволе-ного попиту заданого місяця заданого року на вибраному КАПІ разом з підсумками по номенклатурі, підгрупах та групах товарів здійснюється командою

Аналіз попиту —> Дослідження на КАП -» —> Незадоволений попит КАП.

Методичні вказівки до завдання 8

Команда Аналіз попиту —> Статистика попиту —> Розра­хувати поквартально на базі занесеної в базу даних торговель­ної статистики будує квартальну статистику, а команда Аналіз попиту -> Статистика попиту —» Розрахувати помісячно — місячну статистику реалізованого попиту та залишків товарів (в розрізі груп). Результати розрахунку можна переглянути коман­дами Аналіз попиту -> Статистика попиту —» Квартальний звіт та Аналіз попиту —> Статистика попиту —> Місячний звіт.

Команда Аналіз попиту -> Дослідження па КАП -> Підсу­мувати підсумовує дані по всіх КАПах, таким чином підвищую­чи ступінь об'єктивності вибіркових та експертних обстежень. Команда Аналіз попиту -> Дослідження на КАП —» Згрупувати будує підсумки по номенклатурі, підгрупах та групах товарів.


Отже, тепер у нас для кожної групи товарів і є дві величини: Xt (місячний реалізований попит по всьому об'єднанню) та Y,

Y. (місячний реалізований попит на КАП). Відношення —*- пред-

Хї ставляє собою «груповий коефіцієнт» і використовується для переходу від вибіркового обстеження попиту до статистичних даних.

Поширення даних вибіркового обстеження на генеральну су­купність здійснюється командою Аналіз попиту —> Оцінка по­питу —> Екстраполяція. Команда Аналіз попиту —> Оцінка по­питу -> Оцінка реалізації видає результати екстраполяції реалізованого попиту, а команда Аналіз попиту —> Оцінка по­питу —> Незадоволений попит — результати екстраполяції не-задоволеного попиту. При цьому дані вибіркового обстеження співставляються з даними статистики (з місячною періодич­ністю).

Команда Аналіз попиту —> Оцінка попиту —> Екстрапо­ляція знаходить групові коефіцієнти і використовує їх для при­близної оцінки сумарного попиту на товари (як реалізованого, так і незадоволеного) в цілому по об'єднанню): для цього дані вибіркового обстеження попиту діляться на групові коефіцієнти. Команди Аналіз попиту —> Оцінка попиту —> Оцінка реалізації та Аналіз попиту —> Оцінка попиту —> Незадоволений попит формують звіти про оцінку реалізованого та незадоволеного по­питу відповідно на кожен товар в цілому по об'єднанню.

Методичні вказівки до завдань 9-10

При розв'язку задачі рекомендується застосування команд з віконних меню Прогноз попиту —> Трендові моделі, Прогноз попиту —> Експоненційне згладжування та Прогноз попиту -» Ковзаюче середнє. Кожне таке віконне меню дозволяє перегля­нути дані загального попиту (діалогова клавіша Фактичні дані), занести та відкоректувати їх (діалогова клавіша Коректування даних) чи проаналізувати тенденції зміни загального попиту на графіку (діалогова клавіша Графік даних).

Зупинимося на команді Коректування даних, яка є в кожному з цих меню. Команда View —> Datasheet View змінює стандартний формоорієнтований стиль перегляду даних на таблично-орієн­тований і дозволяє правильно розставити дані за роками, але кожен раз, поставивши курсор на той чи інший рядок таблиці, рекоменду-


ємо повернутися до стандартного способу редагування командою View —> Form View. Відмітимо декілька важливих обставин:

• дані загального попиту повинні відноситися до послідовних років;

• дані загального попиту минулих років повинні бути нену-льовими;

• дані загального попиту наступного року невідомі — і це по­значається нульовим значенням загального попиту цього року.

Діалогові клавіші Лінійна, Парабола, Гіпербола, Експонента, Логарифм з віконного меню Прогноз попиту —> Треидові моделі дозволяють побудувати прогноз попиту за відповідними трендо­вими моделями. Команда Побудова моделі з віконного меню Про­гноз попиту —» Експоненційне згладжування будує прогноз за моделлю експоненційного згладжування. Команда Побудова мо­делі з віконного меню Прогноз попиту —> Ковзаюче середнє бу­дує прогноз попиту за моделлю ковзаючого середнього.

Побудований прогноз можна одержати у формі звіту (коман­дою Прогноз) або у формі графіку (командою Графік тренду) цих меню. У звіті фактичні значення загального попиту співстав-ляються з тими, які були розраховані за моделлю прогнозування (теоретичні значення). Для оцінки достовірності прогнозу, побу­дованого за трендовими моделями, у звіті наводяться фактичне та табличне значення коефіцієнта Фішера.

На графіку фактичні значення загального попиту зображені кружечками, а теоретичні — хрестиками.

В процесі розв'язку задачі рекомендується проаналізувати те­нденції зміни попиту і вибрати найкращу модель. Застосувавши вибрану модель прогнозування, побудувати прогноз попиту. По­рівняти прогноз, побудований за вибраною моделлю, з прогноз­ними значеннями, побудованими за іншими моделями. Чи прави­льно була вибрана модель прогнозування?

Методичні вказівки до завдання 11

В АРМі використовуються такі 3 фактори попиту:

• доходи на душу населення;

• товарообіг на 1 кв.м. складської площі, виділеної для товар­ної групи;

• пропозиція товарів вибраної групи.

Доходи на душу населення можна приблизно оцінити величи­ною відношення роздрібного товарообігу торговельного об'єднання до кількості населення у зоні обслуговування. Товарообіг на 1 м~


складської площі, виділеної для товарної групи можна приблизно оцінити величиною відношення оптового товарообігу по товарній групі до всього розміру складської площі. Пропозиція товарів виб­раної групи оцінюється вартістю запасів товарів заданої групи.

Описані співвідношення реалізуються команди Аналіз попи­ту—> Статистика попиту —> Фактори. Внаведеній формі за допомогою команди View —> Datasheet View можна перейти до табличного перегляду занесених даних і вибрати рядок з параме­трами певного року. Далі командою View —> Datasheet View слід повернутися до формоорієнтованого редагування даних і занести у відповідні поля початкові дані для розрахунку факторів:

• загальний попит на товари (реалізований плюс нереалізова­ний) — млн.грн. на рік ;

• кількість населення (тис.чол.);

• оптовий товарообіг групи товарів (тис.грн.);

• складська площа, відведена для групи товарів (тис.кв.м);

• товарна пропозиція товарів заданої групи (тис.грн.).

В результаті АРМ має можливість обчислити величини річно­го доходу на душу населення (тис.грн.) та товарообігу на кв.м складської площі (грн.); вони наводяться нижче числами на сіро­му фоні. Зверніть увагу на такі обставини:

• дані повинні відноситися до послідовних років;

• всі три фактори повинні бути ненульовими в кожному з роз­глянутих минулих років;

• всі три фактори повинні бути ненульовими в майбутньому році;

• результуючий показник (загальний попит) повинен бути не-нульовим в кожному з минулих років;

• результуючий показник в майбутньому році невідомий, то­му повинен бути заданий як нульовий.

Для прогнозування попиту з використанням факторів в АРМі є дві моделі:

• кореляційно-регресивний аналіз (команда Прогноз попиту—> Кореляційно-регресивний аналіз);

• коефіцієнт еластичності (команда Прогноз попиту —> Кое­фіцієнт еластичності).

Кожна з цих команд дає доступ до меню, в якому є знайомі вже з попередньої задачі команди Фактичні дані, Графік даних та Коректування даних. Команда Фактичні дані дає можли­вість порівняти числові значення факторів та загального попиту (занесені користувачем чи обчислені АРМом), а команда Графік даних — співставити тенденції їх зміни на протязі декількох ми-


нулих років. Команда Коректування даних дає доступ до роз­глянутої вже форми розрахунку факторів.

Команда Прогноз попиту —» Кореляційно-регресивний ана­ліз —> Побудова моделі здійснює прогнозування загального по­питу за кореляційно-регресивною моделлю. Команда Прогноз попиту —» Кореляційно-регресивний аналіз -» Прогноз будує звіт з розглянутими раніше фактичними даними, експертними оцінками факторів та побудованим прогнозним значенням зага­льного попиту. В стовпчику «За моделлю» наведено теоретичні значення загального попиту (обчислені за моделлю прогнозуван­ня). Для оцінки достовірності прогнозу наводяться фактичне та табличне значення коефіцієнта Фішера.

Команда Прогноз попиту —> Кореляційно-регресивний ана­ліз —> Графік прогнозу формує линийну діаграму, на якій факти­чні значення загального попиту зображені хрестиками, а теоре­тичні — кружечками.

Команди Прогноз попиту —> Коефіцієнт еластичності —> До доходів населення, Прогноз попиту —> Коефіцієнт еласти­чності —> До оптового товарообігу та Прогноз попиту —> Кое­фіцієнт еластичності —> До товарної пропозиції будують про­гноз загального попиту наступного року шляхом співставлення його з відповідним фактором.

Команда Прогноз попиту -» Коефіцієнт еластичності —> Прогноз видає звіт з фактичними даними загального попиту ми­нулих років, значеннями факторів, побудованим значеннями про­гнозу загального попиту, коефіцієнта еластичності та відносної похибки апроксимації.

Команда Прогноз попиту —> Коефіцієнт еластичності —> Графік прогнозу видає точкову діаграму, на якій фактичні значення попиту зображені кружечками, а прогнозне значення — хрестиком.

Завдання 12—15 призначені для виконання курсових та диплом­них робіт студентами спеціальності «Економічна кібернетика», але представляють інтерес і для студентів інших спеціальностей, які за­цікавлені в оволодінні сучасними комп'ютерними технологіями.

Висновки


Ы


1. Маркетингові дослідження — це систематичне по­повнення бази даних даними про товари їх ціни та реа­лізацію, про ринок товарів та його місткість.



2. Мета комплексного дослідження ринку — це ви­вчення та прогнозування його потенціалу. Місткість ринку відображає фактичні пропозиції товарів та поте­нційні можливості ринку. Місткість ринку дозволяє врахувати потреби споживачів, які не задовольняються фактичним станом ринку.

3. Попит на товари характеризується нестабільністю, тому кожне торговельне підприємство прагне мати до­стовірний прогноз попиту на свій товар.

4. Для прогнозування попиту застосовуються такі методи:

 

• анкетного опитування покупців;

• експертних оцінок, зокрема метод Дельфі;

• кореляційно-регресійного аналізу;

• авторегресійного аналізу;

• аналізу часових рядів.

5. Обробка даних попиту та його прогнозування здій­
снюється з використанням спеціалізованих пакетів
прикладних програм — Marketing Expert, БЭСТ-
Маркетинг, а також АРМ МТП (Автоматизоване робо­
че місце менеджера торговельного підприємства).

ТЕМА 10