Особенности применения
методов прогнозирования в сфере сервиса
Ясно, что пытаться построить функцию спроса при значительном числе товаров и потребителей, используя информацию о ценах, доходах и объемах сбыта в разные моменты времени, очень трудно. Это связано со сложностью аппроксимации функции большого числа переменных (вычислительные трудности), отсутствием или недостоверностью исходной информации. Кроме того, по мнению Р. Акофа, как правило, «степень понимания явления обратно пропорциональна числу переменных, фигурирующих в его описании». Поэтому необходимо перейти к агрегированной функции спроса, т.е. заменить микроскопические факторы укрупненными, макроскопическими. Например, аргументы функции спроса на товар можно разбить на пять групп:
1) цена товара
2) цены товаров, которыми товар может быть легко замещен
в потреблении:
3) цены остальных товаров,
Для каждой группы введем один обобщенный показатель. Обозначим эти показатели Как именно они будут определяться, зависит от характера конкретной задачи. Простейший способ — вычислять их как средние по каждой группе:Здесь введен еще один фактор — время. Он отражает изменение вкусов и привычек потребителей, а также многие другие неучтенные мотивы их действий.
Предположим, что функция спроса может быть с достаточной точностью представлена функцией от этих обобщенных показателей:
Подробнее
Подробнее
|
|
