Модели и методы обработки и прогнозирования нечисловых данных маркетинговых исследований

• Автор: Мокшина, Светлана Ивановна
• Шифр специальности: 08.00.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 184 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ Введение

Глава 1. Современные маркетинговые исследования

специфика и проблемы

1.1. Основные аспекты проведения маркетинговых

исследований

1.2. Способы измерения и представления маркетинговой

информации

1.3. Классификация методов обработки и прогнозирования

результатов маркетинговых исследований

Глава 2. Математический аппарат обоснования

маркетинговых решений

2.1 Адаптивный дискриминантный анализ
в прогнозных задачах маркетинга
2.2. Эконометрические модели маркетинговых
прогнозных решений в номинальных шкалах
2.3. Методы экспертного оценивания
в маркетинговых исследованиях
Глава 3. Применение методов моделирования нечисловых
данных в реальных маркетинговых исследованиях 2 3.1. Адаптивнодискриминантный анализ в задачах выбора наиболее перспективных регионов ЦФО России для реализации инвестиционных проектов
3.2. Методика формирования псевдовыборок
для прогнозирования субъективных суждений с помощью моделей бинарного выбора
3.3. Моделирование вероятностных распределений ожидаемых
результатов маркетинговой деятельности в областях ЦЧР РФ 5 Заключение
Список использованных источников


Между тем, результаты маркетинговых исследований, имея в своей основе стратегическую направленность, помогают руководителю ориентироваться в сложнейших ситуациях современного бизнеса. В то же время естественная граница, существующая между настоящим и будущим, является тем барьером, который мешает ему предвидеть условия реализации принятого решения. Желание хоть чтото увидеть за этим барьером приводит к необходимости разработки прогнозных решений на основе результатов маркетинговых исследований. Недооценка руководителем важности прогнозных решений в преодолении этого барьера свидетельствует о его неспособности рассмотреть основные ориентиры будущего, что, в свою очередь, приводит к так называемому шоку будущего. Поэтому роль прогнозирования и масштабы его практического применения в современной экономике существенно выросли, что стимулирует развитие методов прогнозирования. В маркетинговых же решениях особое место занимает проблема предсказания благоприятных и неблагоприятных событий, предпочтений, рисков, т. И если арсенал математических методов прогнозирования числовых данных уже достаточно богат, то на пути предсказания ожидаемых значений качественных переменных делаются только первые шаги. В этой связи настоящее диссертационное исследование, направленное на восполнение этого пробела, представляется весьма актуальным. Работа выполнялась в соответствии с комплексной программой научных исследований кафедры информационных технологий и математических методов в экономике Воронежского государственного университета Математическое моделирование и информационные технологии в управлении экономическими процессами. Цели и задачи исследования. Целью диссертационной работы является развитие математического аппарата анализа и прогнозирования нечисловых данных маркетинговых исследований на основе комбинирования интуитивного и аналитического подходов в задачах обоснования маркетинговых решений. Объектом исследования являются результаты отечественных маркетинговых исследований, проводимых в последнее время как на уровне отдельного предприятия, региона, округа, так и страны в целом. Предмет исследования математический аппарат обработки и прогнозирования данных маркетинговых исследований, измеренных в номинальных и ранговых шкалах. Теоретической и методологической основой исследования являются современные достижения экономической и математической науки труды отечественных и зарубежных ученых по вопросам методологии проведения маркетинговых исследований, экономикоматематического моделирования, прогнозирования социальноэкономических процессов, экспертного оценивания, а также применения принципов адаптации в экономической сфере. Была использована справочная и методическая литература, материалы периодической печати, Интернетресурсы, а также нормативные и законодательные акты. При выполнении диссертационной работы применялись эконометрические и многомерные статистические методы, а также методы адаптивного прогнозирования и обработки экспертной информации. Фактографический материал составили официальные данные, полученные от Воронежского областного комитета государственной статистики и Главного управления экономического развития Администрации Воронежской области. Этот материал был обработан с использованием современного программного обеспечения. Диссертационная работа выполнена в рамках п. Разработка и развитие математических методов и моделей анализа и прогнозирования развития социальноэкономических процессов общественной жизни. Математические и инструментальные методы экономики. Научная новизна исследования состоит в разработке математического аппарата прогнозирования нечисловых данных, основу которого составляют I адаптивный дискриминантный анализ 2 модели бинарного выбора, построенные с использованием исевдовыборочных совокупностей. Апробация результатов работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на семинарах и научных сессиях в Воронежском государственном университете й международной школысеминара им. С.С. Шаталина Системное моделирование социальноэкономических процессов Воронеж, й юбилейной международной школысеминара им. С.С.