Материал: ЛекцМаркИссл(т.1-3)

В зависимости от своего типа связь может быть охарактеризована путем определения: ее присутствия (отсутствия), направления и силы (тесноты) связи.

Присутствие характеризует наличие или отсутствие систематической связи между двумя изучаемыми переменными; оно имеет статистическую природу. Проведя испытание статистической значимости, определяют, существует ли зависимость между данными. Если результаты исследова­ния отвергают нулевую гипотезу, это говорит о том, что зависимость между данными существует.

В случае монотонных линейных связей последние могут быть описаны с точки зрения их направления — в сторону увеличения или уменьшения.

Связь между двумя переменными может быть сильной, умеренной, слабой или отсутствовать. Сильная зависимость характеризуется высокой вероятностью существования связи между двумя переменными, слабая — малой вероятностью.

Существуют специальные процедуры для определения указанных выше характеристик связей. Первоначально надо решить, какой тип связей может существовать между двумя изучаемыми переменными. Ответ на этот воп­рос зависит от выбранной шкалы измерений.

Шкала низкого уровня (наименований) может отразить только неточ­ные связи, в то время как шкала отношений, или интервальная, — очень точные связи. Определив тип связи (монотонная, немонотонная), надо установить, существует ли эта связь для генеральной совокупности в целом. Для этого проводятся статистические испытания.

После того как найдено, что для генеральной совокупности существу­ет определенный тип связи, устанавливается ее направление. Наконец, необходимо установить силу (тесноту) связи.

Для определения, существует или нет немонотонная зависимость, используется таблица сопряженности двух переменных и критерий χ-квадрат. Как правило, критерий χ -квадрат применяется для анализа таб­лиц сопряженности номинальных признаков, однако он может использо­ваться и при анализе взаимосвязи порядковых, или интервальных, пере­менных. Если, скажем, было выяснено, что две переменные не связаны друг с другом, то их дальнейшим исследованием заниматься не стоит. Некоторые указания на связь скорее были обусловлены ошибкой выбор­ки. Если же тест на χ -квадрат указал на связь, то она существует в реальности для генеральной совокупности и ее, возможно, следует изу­чать. Однако этот анализ не указывает на характер связи.

Первая из приведенных матриц содержит наблюдаемые частоты, которые сравниваются с ожидаемыми частотами, определяемыми как теоретические частоты, вытекающие из принимаемой гипотезы об от­сутствии связи между двумя переменными (выполняется нулевая гипо­теза). Величина отличия наблюдаемых частот от ожидаемых выражается с помощью величины χ - квадрата. Последняя сравнивается с ее таблич­ным значением для выбранного уровня значимости. Когда величина χ -квадрата мала, то нулевая гипотеза принимается, а следовательно, счи­тается, что две переменные являются независимыми и исследователю не стоит тратить время на выяснение связи между ними, поскольку связь является результатом выборочной ошибки.

Теснота связи и ее направление определяются путем расчета коэффи­циента корреляции, который изменяется от -1 до +1. Абсолютная вели­чина коэффициента корреляции характеризует тесноту связи, а знак ука­зывает на ее направление.

Вначале определяется статистическая значимость коэффициента кор­реляции. Безотносительно к его абсолютной величине коэффициент корреляции, не обладающий статистической значимостью, бессмыслен. Статистическая значимость проверяется с помощью нулевой гипотезы, которая констатирует, что для совокупности коэффициент корреляции равен нулю. Если нулевая гипотеза отвергается, это означает, что коэф­фициент корреляции для выборки является значимым и его значение для совокупности не будет равно нулю. Существуют таблицы, с помо­щью которых для выборки определенного объема можно определить наи­меньшую величину значимости для коэффициента корреляции.

Далее, если коэффициент корреляции оказался статистически значи­мым, с помощью некоторого общего правила «большого пальца» опреде­ляется сила связи.

3.8 Экспертные опросы, проводимые в несколько туров. Метод коллективной генерации идей. Порядок проведения экспертных опросов и содержание их отдельных этапов.

Несмотря на все большую роль математических методов при решении экономических задач, нельзя считать, что формальные методы современ­ной математики окажутся универсальным средством решения всех про­блем, возникающих в сферах деятельности общества. Методы, использую­щие результаты опыта и интуицию, т.е. эвристические (неформальные), безусловно, сохранят свое значение и в дальнейшем. Особенно это каса­ется вопросов проведения маркетинговых исследований.

Можно выделить следующие основные этапы экспертных опросов:

А. Подбор экспертов и формирование экспертных групп.

Б. Формирование вопросов и составление анкет.

В.Формирование правил определения суммарных оценок на основе оценок отдельных экспертов.

Г. Работа с экспертами.

Д. Анализ и обработка экспертных оценок.

Процедуры формирования целей маркетинговых исследований, вари­антов их реализации, моделей, критериев и т.п. не могут быть нормализированы. Многие оценки в этой области основываются на видении, ин­туиции, воображении и опыте того, кто их формируют.

Примерами традиционных, эвристических процедур являются различ­ные экспертизы, консилиумы, совещания и т. д. Порядок их проведения часто регламентируется традицией, т.е. в конечном счете снова опытом, и во многих отношениях представляет собой искусство. Однако постепенно и в эту область начинают проникать разнообразные математические мето­ды обработки исходного материала эвристического происхождения, и в первую очередь статистические методы.

Можно выделить два уровня использования экспертных оценок: каче­ственный и количественный. Если применение экспертных оценок на ка­чественном уровне (определение возможных направлений развития ры­ночной деятельности, выбор мероприятий по продвижению продукта и т.п.) не вызывает сомнения, то возможность применения количественных балльных оценок нередко подвергается критике. При этом справедливо от­мечают, что балльные оценки нередко скрывают неумение квалифициро­ванно оценивать те или иные действия, явления, перспективы развития.

Кроме того, наиболее часто применяемый метод получения интеграль­ных экспертных оценок на основе взвешенных сумм имеет ряд серьезных недостатков.

Однако в связи с ограниченными возможностями применения в управ­лении и маркетинге экономико-математических методов, отсутствием во многих случаях статистической и другой информации, а также надежных методов определения соответствия экономико-математических моделей реальным объектам экспертные оценки являются единственным средством решения многих задач. Для повышения достоверности и надежности полу­чаемых с помощью экспертных оценок результатов надо владеть теоретическими и методическими основами использования данных методов, из­бегать иллюзии простоты их применения.

Методы экспертных оценок используются для прогнозирования собы­тий будущего, если отсутствуют статистические данные или их недоста­точно. Они также применяются для количественного измерения таких событий, для которых не существует других способов измерения, напри­мер при оценке важности целей и предпочтительности отдельных методов продвижения. Иными словами, методы экспертных оценок применяются как для количественного измерения событий в настоящем, так и для целей прогнозирования.

Предполагается, что эксперт основывает свое суждение на группе причинных факторов, действующих в рамках определенного сценария, оценивая вероятность их реализации и их вероятное влияние на изучае­мый показатель, например уровень спроса.

При этом данная казуальная структура неразрывно связана с личнос­тью эксперта, так что другой эксперт, поставленный перед той же проб­лемой, может, используя ту же информацию, прийти к другим выводам.

При проведении маркетинговых исследований широко применяются экспертные оценки, основанные на суждениях менеджеров фирм, для которых проводится данное маркетинговое исследование, торговых и иных посредников и потребителей (покупателей). Менеджера просят дать по возможности точную оценку исходя из имеющейся у него информации с указанием, например в форме вероятностных показателей, степени точ­ности или его уверенности в своих оценках.

В качестве экспертов на фирме чаще всего используют менеджеров и сотрудников сбытовых служб.

Данный вариант в той или иной степени применяется фирмой всегда. Он особенно заметен в организациях, где доминирует лидер, реализую­щий свое собственное видение. Ценность полученных оценок, очевидно, зависит от опыта и интуиции лица, формулирующего оценку. Путь к уменьшению риска субъективности индивидуального суждения заключа­ется в обращении к группе менеджеров, которые обсуждают свои точки зрения и стремятся прийти к консенсусу. Хорошую возможность достиже­ния консенсуса представляет метод Дельфи.

Обычно персонал посреднических организаций имеет достаточно точ­ное представление о потенциале продаж, который могут обеспечить их клиенты, и, кроме того, имеет возможность дать оценку потенциала рын­ка в целом, по крайней мере на той территории, которую он обслуживает. Проще всего попросить торговых работников дать оценки по каждому товару, но не абстрактно, а исходя из конкретных гипотез о маркетинго­вых усилиях в вопросах цен, рекламной поддержки и т.п. После этого менеджеры службы сбыта формулируют итоговые оценки, суммируя оцен­ки всех экспертов.

Включить торговых работников в процесс прогнозирования полезно прежде всего для того, чтобы создать у них соответствующую мотивацию и способствовать принятию назначаемых им квот по продажам. Кроме того, они незаменимы при построении прогнозов продаж в очень малых сегментах, на уровне отдельной территории или отдельного клиента.

Очевидно, что зачастую трудно из-за отсутствия статистической и от­четной информации (особенно касающейся деятельности фирм-конкурентов) получить количественные оценки таких показателей, например как показатели рыночной доли и динамики изменения объема продаж. ] этом случае также могут использоваться экспертные оценки, формирующие чисто качественные значения этих показателей (в терминах «выше» «на том же уровне», «ниже» и т.п.).

В то же время экспертные оценки имеют и недостатки. С одной сторо­ны, нет гарантий, что полученные оценки в действительности достовер­ны, а с другой — имеются определенные трудности в проведении опроса экспертов и обработке полученных данных. Если второй недостаток отно­сится к преодолимым трудностям, то первый имеет принципиальное зна­чение. Существующие способы определения достоверности экспертных оценок основаны на предположении, что в случае согласованности дей­ствий экспертов достоверность оценок гарантируется. Это на самом деле не всегда верно, и можно привести случаи, когда отдельные эксперты, не согласные с мнением большинства, давали правильные оценки.

Следовательно, единодушие большинства экспертов не всегда является критерием достоверности оценок. Отсюда вытекает необходимость тща­тельного отбора экспертов. Дело в том, что при обсуждении многих воп­росов, особенно нестандартных, например связанных с прогнозировани­ем рыночной ситуации в нестабильных политико-экономических услови­ях, должны участвовать эксперты высокой квалификации. Прогнозы, со­ставленные «средними» экспертами, будут основаны в лучшем случае на традиционных, привычных оценках, тогда как высококвалифицирован­ные специалисты обнаружат и оценят скрытые факторы.

Используя экспертные оценки, предполагают, что при решении про­блем в условиях неопределенности мнение группы экспертов надежнее, чем мнение отдельного эксперта, т.е. что две группы одинаково компе­тентных экспертов с большей вероятностью дадут аналогичные ответы, чем два эксперта. Предполагается также, что совокупность индивидуаль­ных ответов экспертов должна включать «истинный» ответ.

Зачастую оценки экспертов не обладают достаточной устойчивостью, т.е. эксперт может одни и те же события при нескольких повторных экс­пертизах оценить по-разному. Чем устойчивее оценки, тем больше можно им доверять. Однако на практике повторная экспертиза вследствие орга­низационных и финансовых трудностей применяется крайне редко.

Достоверность оценок можно повысить следующим образом. Нужно проанализировать данные о расхождениях экспертных оценок и их дей­ствительных значений, найденных в процессе реализации событий, и сделать соответствующие переоценки компетентности экспертов. В частно­сти, поставив оплату труда экспертов в прямую зависимость от уровня их компетентности. Экспертов, обладающих низкой компетентностью, в даль­нейшем не привлекать к проводимым экспертизам.

Наличие способа точного определения достоверности априорных оце­нок, по существу, предполагает знание истинных оценок, что одновре­менно исключает необходимость их определения.

При нахождении оценок экспертным путем помимо погрешности, вносимой недостатком информации о событиях и недостаточной компе­тентностью экспертов, возможна и погрешность совсем иного рода, обус­ловленная заинтересованностью экспертов в результатах оценки, что обя­зательно скажется на их достоверности. Наличие такого рода погрешности может значительно искажать оценки, вследствие чего необходимо предус­мотреть соответствующие меры для устранения погрешности.

Например, всегда существует опасность систематического занижения оценок потенциального спроса со стороны сбытовиков, которые заинте­ресованы иметь легко выполнимый план по продажам, а в конце плано­вого периода добиться значительного превышения плановых показателей. Отметим следующие варианты коррекции таких оценок, снижающие риск систематической погрешности:

— попросить торговых работников самостоятельно определить степень погрешности их оценок. Эти данные можно затем использовать для уточ­нения прогноза;

— далее возможно скорректировать оценки торговых работников с помощью регионального менеджера по продажам, который может иметь более широкий взгляд;

— возможно ввести корректирующий коэффициент, основанный на учете погрешностей в прошлых прогнозах каждого торгового работника.

Одним из показателей, характеризующих пригодность эксперта, явля­ется степень его надежности. Под степенью надежности понимается отно­сительная частота случаев, когда он приписывал более высокую вероят­ность тем событиям, которые впоследствии реализовывались. На этом основании считается, что чем чаще эксперт оказывался прав, тем выше его авторитет. Однако необходимо иметь в виду, что могут существовать обстоятельства, когда эксперт, несведущий в данном вопросе, дает пра­вильный ответ с высокой степенью вероятности. Например, на стабиль­ных рынках можно успешно прогнозировать ситуацию на ближайшее бу­дущее, принимая ее такой же, как и сегодня.

В табл. 5.1 приводятся данные относительно возможных областей при­менения экспертных оценок, дополняющие вышеприведенные в этом разделе сведения по этому вопросу.

Таблица 3. 8