Программы «photomod» Чумовицкий А. А. Использование моделей временного ряда для прогнозирования сетевого трафика секция Технические науки Усманова Р. Р., Рекун А. П., Абзалова М. Р icon

Программы «photomod» Чумовицкий А. А. Использование моделей временного ряда для прогнозирования сетевого трафика секция Технические науки Усманова Р. Р., Рекун А. П., Абзалова М. Р



Смотрите также:
1   2   3   4   5   6

Секция 4. Экономические науки


^ БИЗНЕС-ИНКУБАТОР КАК СТРУКТУРНАЯ

ЕДИНИЦА НАЦИОНАЛЬНОЙ

ИННОВАЦИОННОЙ СЕТИ РОССИИ

Е. А. Иголкина, М. Н. Лубшева

ГОУ ВПО «Пензенский государственный университет»,

г. Пенза, Россия, Katrin-mey@rambler.ru


Развитие современной экономики России тесно связано с формированием инновационной инфраструктуры бизнеса и строительством национальной инновационной сети, обеспечивающей высокий уровень интеграции научных, организационных, материальных и финансовых ресурсов. Все это позволяет значительно сократить время разработки и вывода на рынок новых продуктов и услуг, что создает качественно новые конкурентные преимущества субъектов экономической деятельности.

Понятие «инновационная сеть» является сравнительно новым в экономической науке и представляет собой совокупность научных, образовательных организаций и компаний, связанных партнерскими взаимоотношениями и объединенных единой конкретной целью. Эффективность функционирования данного инновационного образования обеспечивается организационной упорядоченностью следующих его подсистем: инновационной, обеспечивающей, финансирующей, а также подсистемы коммерциализации. Элементы каждой подсистемы в пределах своей компетенции выполняют ряд значимых функций, позволяющих скоординировать работу инновационной сети в целом.

В наиболее общей трактовке, к инновационной подсистеме относят организации, осуществляющие инновационную деятельность по разработке и производству инновационных и интеллектуальных продуктов. Обеспечивающая подсистема объединяет объекты, непосредственно не участвующие в создании и производстве инноваций: научно-техническое, материально-сырьевое и коммуникационное (внутренние коммуникации между всеми агентами инновационной сети) обеспечение, а также создание и обслуживание механизма сбора информации [2]. Подсистема финансирования инноваций осуществляет финансовое обеспечение инновационной сети, проведение расчетов и распределение денежных потоков, использует денежные средства для развития инновационной сети, участвует в работе кредитного рынка и рынка ценных бумаг (банки, инвестиционные и страховые компании, венчурные фирмы и др.). Коммерциализации инноваций обеспечивает продвижение и реализацию инноваций и интеллектуальных продуктов и включает организации, которые функционируют в области маркетинга инноваций, рекламы, сбыта: центры по трансферу технологий, бизнес-инкубаторы, технопарки, инновационно-технологические центры [2].

В настоящее время в России сложилась довольно-таки противоречивая ситуация: с одной стороны, Правительство РФ ежегодно выделяет средства на финансирование инноваций (2010 г. – 1,1 трлн. руб., по расчетам Минэкономразвития, в 2011-2020 гг. – 15,7 трлн. руб.), с другой стороны, спрос на внедрение новых решений на рынок возрастает очень низкими темпами, т.к. предприниматели пока еще предпочитают жить по принципу «работает - не трогай» [3, 5]. В чём же причины данной проблемы, и каковы пути её решения?

Построению и эффективной работе национальной инновационной сети мешает нехватка знаний и, как следствие, моральная неготовность предпринимателей к риску. Нужно отметить, что ментальность, хоть одно из главных, но далеко не единственное препятствие на пути инноваций. Предпринимателям нужны дешёвые кредиты, эффективная понятная правовая и налоговая системы, высококлассная инфраструктура, нужна, наконец, помощь и поддержка. И конечно, чтобы «лед тронулся», обществу нужны «успешные истории», способные стимулировать к участию в инновационном процессе частный бизнес. К таким, своеобразным институтам стимулирования сегодня относятся Министерство науки и образования РФ, Российская Венчурная Компания и РОСНАНО [4].

Следовательно, необходимость создания оптимальных условий для старта и внедрения инноваций малого бизнеса, определяет подсистему коммерциализации инноваций как очень важный, неотъемлемый уровень национальной инновационной сети. Все элементы данной подсистемы обеспечивают продвижение и реализацию инноваций, создавая соответствующую «ткань» из предприятий малого и среднего бизнеса, которые займутся реализацией небольших проектов, а эти проекты станут впоследствии базой для более крупных, что будет способствовать развитию национальной инновационной сети.

Одним из таких элементов является бизнес-инкубатор – место, где создаются и предоставляются благоприятные условия для «выращивания» предпринимателей и бизнеса из новых идей, новых проектов на базе инноваций и ИТ-технологий [6]. Сегодня бизнес-инкубатор – далеко не новая форма работы с предпринимателями в России, однако на неё делаются большие ставки.

Приоритетными задачами бизнес-инкубатора являются: обеспечение выживаемости создаваемых инновационных малых предприятий путем предоставления на льготных условиях нежилых помещений, а также путем оказания комплекса сопутствующих бизнес-услуг коллективного пользования, услуг по приему посетителей и консультационных услуг по ведению бизнеса; создание новых рабочих мест; поощрение и обеспечение формирования и роста новых малых предприятий, продвигающих новые технологии и коммерциализирующих научные знания [6].

Первые российские бизнес-инкубаторы создавались в 1990-е годы. Тогда, в рамках так называемого Морозовского проекта, российская Академия менеджмента и рынка открыла 13 бизнес-инкубаторов. С 2005 года в рамках федеральной программы финансовой поддержки малого и среднего предпринимательства (МСП) профильный департамент Минэкономразвития продвинул идею создания сети региональных и муниципальных бизнес-инкубаторов.

Сегодня в России насчитывается около 160 ед. бизнес-инкубаторов (2009 год – 80 ед., 2010 год – 105 ед., 2011 год – 125 ед.); количество бизнес-инкубаторов, открытых при ВУЗах равно нулю, в то время как в 2009 году – 26 ед., в 2010 году – 12 ед., в 2011 году – 8 ед. Из Федерального бюджета Правительством РФ было выделено в 2009 году – 180 млн.руб., в 2010 году – 500 млн.руб., в 2011 году – 2400 млн.руб., в 2012 году – 2000 млн.руб. Финансирование из бюджетов субъектов РФ составило в 2009 году – 77,1 млн.руб., в 2010 году – 214,3 млн.руб., в 2011 году – 1028,6 млн.руб., в 2012 году – 857,1 млн.руб. [1]

Таким образом, в развитии национальной инновационной сети России ставки делаются на участие частного бизнеса, споткнувшегося о «национальную ментальность» в инновационном процессе. Нельзя не отметить абсолютную необходимость для решения данной задачи совместной системной и скоординированной работы институтов развития и региональных правительств, способных оказать решающую поддержку инновационному процессу на местах. Это объясняет логику высокой активности создания сетей бизнес-инкубаторов как важного элемента поддержки и помощи внедрения инноваций в бизнес в рамках национальной инновационной сети России. Однако говорить о совершенстве данного инструмента не стоит, т.к. запуск его реальных механизмов, возможно, давно мог бы стать переломным этапом в строительстве национальной инновационной сети, чего пока еще не произошло.


Литература

  1. Буев В. Бизнес-инкубаторы: какова их результативность? // Бизнес-журнал.- №1. [электронный ресурс]. URL: http://www.cfin.ru/investor/incubator.shtml. 21.02.2012.

  2. Горденко Г.В. Перспективы развития инновационных сетей // [электронный ресурс]. URL: innclub.info/wp-content/uploads/2011/02/горденко_6_конк_дд.doc. 02.2011.

  3. Чернышев С. Кремнистый путь и силиконовый протез // Эксперт. - 2010. - №28 (713). – С.2.

  4. Карта финансирования национальной инновационной сети // Инновации и предпринимательство [электронный ресурс]. URL: http://www.innovbusiness.ru/content/document_r_0F4A1F98-A034-4D33-9FA2-4740BAF06584.html. 31.07.2009.

  5. Правительство России выделит 70 миллиардов на вузовскую науку // Региональный Ресурсный Центр «Инноватика» [электронный ресурс]. URL: http://innovatika-saratov.ru/правительство-россии-выделит-70-миллиа/. 18.05.11.

  6. Цели, задачи и функции бизнес-инкубатора // Пензенское региональное объединение бизнес-инкубаторов [электронный ресурс]. URL: http://www.biznes-penza.ru/content/about/. 2011.



^ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

ЗАПАСОВ ПРЕДПРИЯТИЯ

Е. А. Казарина

Ливенский филиал Госуниверситета-УНПК, г. Ливны,

Россия, kazarina.katerina@yandex.ru


С переходом к рыночным отношениям возрастает значение оптимизации объемов и структуры запасов в промышленности. Непрерывность производства требует, чтобы постоянно находилось достаточное количество сырья и материалов для полного удовлетворения потребностей производства в любой момент их использования. Поэтому необходимость бесперебойного снабжения производства в условиях непрерывности спроса и дискретности поставок, обуславливает создание на предприятиях материальных запасов.

Актуальность данной проблемы заключается в том, что при накоплении слишком больших запасов наблюдается замедление товарооборачиваемости, оборачиваемости капитала, рост издержек обращения и уменьшение прибыли. Ускорение товарооборачиваемости - важнейший способ повышения конкурентоспособности товара и предприятия.

Целью написания данной работы служит изучение современного экономического положения местного предприятия пищевой промышленности, анализ и прогнозирование запасов предприятия.

Эффективность деятельности предприятия, а также, и запасы предприятия, зависят от множества факторов, поэтому рассматривается зависимость запасов за несколько лет от следующих факторов: дебиторская задолженность (Х1), кредиторская задолженность (Х2), краткосрочные займы и кредиты (Х3) (табл. 1).


Таблица 1

Исходные данные

запасы, y, тыс. руб.

дебиторская задолженность,x1, тыс. руб.

кредиторская задолженность,x2, тыс. руб.

краткосрочные займы и кредиты,x3, тыс. руб.

11982

6384

3853

300

12205

6520

3353

4000

23765

3561

4127

4000

14229

5033

2058

5000

17100

8202

2067

10000

22019

12479

3064

12000

31329

7557

3057

14500

24193

23049

6812

8000

24305

15548

8224

4000


Для выполнения прогнозирования на два последующих периода проведено аналитическое выравнивание временного ряда запасов. В качестве аппроксимирующей функции выбран экспоненциальный тренд: Y = 11728е0,0979t , по которому выполнен прогноз:

Y(10) = 31011,95тыс. руб.,

Y(11) = 34179,02 тыс. руб.

Для нахождения запасов построено уравнение множественной регрессии, в котором использовано два фактора. Для определения факторов, в наибольшей степени влияющих на величину запасов предприятия, проведен корреляционный анализ исходных данных [1], который показал, что запасы имеют тесную связь с краткосрочными займами и кредитами (Х3) и кредиторской задолженностью (Х2), поэтому модель примет вид:

Y = a0+ a2X2 + a3X3

На основе метода наименьших квадратов получены оценки параметров регрессии:

Ŷ = 4698,14 + 1,84Х2 + 1,16Х3

Исследование наличия автокорреляции остатков проведено с помощью d – критерия Дарбина–Уотсона. Для определения величины d-критерия воспользовались расчетной таблицей:


Таблица 2

Расчетная таблица

N

Y

Ŷ

Ɛ(t)

Ɛ²(t)

(Ɛ(t)-Ɛ(t-1))²

Ɛ(t)*Ɛ(t-1)

(Y-Ȳ)²

1

11982

12119,68

-137,68

18955,49

 

 

66312068,16

2

12205

15489,69

-3284,69

10789216,66

9903705,671

452233,2

62729920,05

3

23765

16910,71

6854,29

46981304,85

102799022,6

-22514251

13247982,27

4

14229

14271,07

-42,07

1769,99

47559811,7

-288368,4

34765436,49

5

17100

20082,17

-2982,17

8893319,9

8644163,043

125463,4

9151969,494

6

22019

24230,42

-2211,42

4890398,002

594044,0823

6594837

3586394,272

7

31329

27114,86

4214,14

17758984,05

41287890,59

-9319254

125524636,5

8

24193

26475,86

-2282,86

5211431,129

42210968,43

-9620277

16546816,05

9

24305

24432,54

-127,54

16266,48866

4645386,068

291155,8

17470542,27



181127

181127

-5,06

94561646,57

257644992,2

-34278461

349335765,6




Расчетное значение d=2,72 попало в зону неопределенности, поэтому для определения степени автокорреляции использовался коэффициент автокорреляции остатков первого порядка r1 = -0,36. Расчеты показали, что остатки являются независимыми.

Около 72,9% вариации запасов обусловлено влиянием включенных в модель факторов, т. к. множественный коэффициент детерминации R2 = 0,73.

Проверка значимости уравнения регрессии на основе F – критерия Фишера

Fфакт= R21- R2∙ n - m - 1m= 8,08

показала, что Fфакт = 8,08 > Fкрит = 5,14, следовательно уравнение регрессии является статистически значимым и надежным.

Параметры уравнения по t-критерию Стьюдента являются статистически значимыми и надежными: ta1= 2,649 > tтабл , ta1= 3,63 > tтабл , где tтабл = 2,45.

Анализ влияния включенных в модель факторов на зависимую переменную с помощью среднего коэффициента эластичности выявил, что при увеличении кредиторской задолженности и краткосрочных займов и кредитов на 1% величина запасов увеличится соответственно на 0,37% и на 0,395%.

Определение точечных прогнозных оценок кредиторской задолженности и краткосрочных займов и кредитов было проведено с помощью аналитического выравнивания временных рядов:

X2 (10) = 6595,6 тыс. руб.,

X2 (11) = 6741,05 тыс. руб.,

Х3 (10) = 15061,35 тыс. руб.,

Х3 (11) = 17049,18 тыс. руб.

Прогнозные оценки запасов по построенной модели на основе найденных прогнозных переменных составили:

Ŷ(10) = 33711,28 тыс. руб.,

Ŷ(11) = 36832,82 тыс. руб.

Доверительный интервал имеет вид:

для Ŷ(10): (24831,15; 42591,41);

для Ŷ(11): (26161,72; 47503,92).

Для уточнения прогнозных значений была построена модель с распределенным лагом [2].

При определении тесноты связи между результатом Y и лаговыми значениями факторов X2 и Х3 было выявлено, что наиболее тесная связь между результатом и факторами наблюдается при величине лага равном 2.

Модель с распределенным лагом примет вид:

Ŷt = a + b0x2t + b1x2(t-1) + b2x2(t-2) + b0́x3t + b1́x3(t-1) + b2́x3(t-2)

Для расчета параметров этой модели выполнено преобразование исходных данных в новые переменные z0, z1, z2, z0́, z1́, z2́, используя следующие формулы:

z0 = x2t + x2(t-1) + x2(t-2) ;

z1 = x2(t-1) + 2x2(t-2) ;

z2 = x2(t-1) + 4x2(t-2) ;

z0́ = x3t + x3(t-1) + x3(t-2) ;

z1́ = x3(t-1) + 2x3(t-2) ;

z2́= x3(t-1) + 4x3(t-2) .

и уравнение регрессии преобразовано к виду:

Ŷt = a + c0z0 + c1z1 + c2z2 + c0́z0́ + c1́z1́ + c2́z2́

параметры которого определены с помощью обычного МНК:

Ŷt = -91369,1 + 1,56z0 + 18,76z1 – 7,4z2 + 3,66z0́ + 4,4z1́– 4,15z2́

В предположении, что структура лага описывается полиномом второй степени получено:

bj = c0 + c1j + c2j2, j=0:2,

bj́ = c0́ + c1́j + c2́j2, j=0:2.

Таким образом, исходная модель с распределенным лагом принимает вид:

Ŷt = -91369,1 + 1,55x2t + 12,9x2(t-1) + 9,45x2(t-2) + 3,66x3t + 3,92x3(t-1) – 4,13x3(t-2)

Анализ этой модели показал, что рост кредиторской задолженности и краткосрочных займов и кредитов на 1 тыс. руб. в текущем периоде приведет через 2 года к росту запасов предприятия в среднем на 23,89349 тыс. руб. и 3,45869 тыс. руб. соответственно [2].

Относительные коэффициенты регрессии:

β0 = 0,065, β1 = 0,54, β2 = 0,395, β0́ = 1,059, β1́ = 1,13, β2́ = -1,193.

Средний лаг в данной модели составил:

Lср = 1,395, Lср́= 0,193.

Таким образом, в среднем увеличение кредиторской задолженности приведет к увеличению запасов через 1,4 года, а увеличение краткосрочных займов и кредитов приведет к увеличению запасов через 0,193 года.

Таким образом, результаты моделирования и прогнозирования запасов для предприятия не утешительны. В двух последующих периодах будет сохраняться тенденция к повышению запасов, что приведет к замедлению оборачиваемости оборотного капитала, росту издержек обращения, уменьшению прибыли, спаду активности предприятия по производству и реализации продукции. Для улучшения ситуации руководству предприятия следует принять срочные меры по увеличению оборачиваемости запасов.


Литература

1. Бережная, Е.В. Математические методы моделирования экономических систем: учеб. пособие/ Е.В.Бережная, В.И.Бережной – М.: Финансы и статистика, 2004.

2. Елисеева И.И. Эконометрика: учеб. пособие/ И.И. Елисеева – М.: Финансы и статистика, 2001.


^ ОРГАНИЗАЦИЯ РАБОТЫ ФИРМ – ДИСКАУНТЕРОВ

И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЭЛАСТИЧНОСТИ СПРОСА НА УСЛУГИ

ЗАКАЗНЫХ ПАССАЖИРСКИХ ПЕРЕВОЗОК

М. С. Петрова, М. М. Ерихов

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет, г. Санкт-Петербург, Россия, petrovam84@mail.ru


Сегодня все чаще можно встретить понятие «дискаунтер», применяют его в абсолютно разных сферах бизнеса: от продажи продовольственных продуктов и одежды до транспортных перевозок. Последнее как раз не столь распространено на российском рынке. Однако, фирмы, работающие по такой модели, уже много лет успешно ведут свои дела на территории Европы, Америки и Азии. Интересен тот факт, что именно фирмы-дискаунтеры составляют сильнейшую конкуренцию классическим компаниям как в авиа-, так и в транспортных перевозках. Обычного классического комплекса маркетинга в борьбе за клиента на сегодняшний день уже становится недостаточно, необходимо предлагать что-то большее либо использовать принципиально другой подход к ведению бизнесу. И дискаунтеры смогли найти свой «иной» путь к клиенту. В данной статье рассматриваются вопросы о понятии фирмы-дискаунтера, основных принципах работы и о том, за счет чего компании подобного рода могут предложить свои услуги по цене в среднем в два раза меньше, чем классические компании.

Концепция бизнеса компаний–дискаунтеров (бюджетные, лоу-кост; англ. discount company, low-cost) впервые возникла на рынке авиаперевозок. Авиадискаунтер — это авиакомпания, предлагающая крайне низкую плату за проезд (разница в стоимости аналогичной услуги по сравнению с классической авиакомпанией достигает 50%) при отсутствии большинство традиционных пассажирских услуг.

Концепция low-cost зародилась в США, затем вначале 1990-х она распространилась по Европе и в дальнейшем в других странах мира. Термин low-cost, на самом деле, означает не низкую цену билетов, а низкие операционные расходы, благодаря чему компании, работающие в нише бюджетных перевозок, могут предложить перелеты за минимальную цену.

Примерами авиакомпаний, работающих по модели low-cost, являются SkyExpress (Россия), Ryanair (Ирландия), Germanwings (Германия), Air Berlin (Германия), Flydubai (ОАЭ), Jetstar(Австралия), Virgin Blue (Австралия), Vueling Airlines (Испания), Niki (Австрия), EasyJet (Великобритания).

Развитие междугородных и международных пассажирских перевозок в Европе и Америке, борьба за пассажира привели к появлению компаний, предлагающих недорогие автобусные билеты. Автобусные лоукостеры строили свой бизнес, опираясь на основные моменты концепции бизнеса авидискаунтеров. Примеров успешно функционирующих автобусных дискаунтеров на сегодняшний день крайне мало, в России же прецедентов вообще не найдено. Данное направление только начинает свое развитие.

Однако несколько автобусных компаний, использующих концепцию low-cost, все же удалось найти. В Великобритании и Северной Америке представлен крупный автобусный лоукост Megabus. Эта компания смогла выйти на предложение по стоимости поездки по стране от 1 фунта (порядка 48 рублей) (плюс 0,50 фунта (24 рубля) сбор за плату)[3]. Другой яркий пример успешного бизнеса, построенного по рассматриваемой концепции, венгерская автобусная компания Orangeways, которая связывает своими недорогими рейсами в основном восточноевропейские города. На комфортабельном автобусе при безупречном обслуживании можно за небольшую сумму добраться, например, из Вены до Будапешта (10 евро/420 рублей) или из Берлина до Праги (24 евро/1000 рублей) [4].

Так как автобусные лоукостеры брали пример с авиадискаунтеров, то и главные особенности у них выглядят схоже. Выделим основные отличия автобусных дискаунтеров от классических перевозчиков, эти же пункты являются и основными принципами организации их работы:

  • покупка билетов только через call-центр или Интернет;

  • возможность забронировать посадочное место в процессе покупки билета;

  • отсутствие офисов-продаж;

  • сдать или поменять билет невозможно;

  • отсутствие возможности приобрести билет на месте у водителя/диспетчера;

  • чем раньше куплен билет, тем он дешевле;

  • использование электронных билетов (электронных посадочных талонов) или смс-подтверждения о покупке билета, которые заменяют сам билет;

  • наличие у диспетчера/водителя списка пассажиров с указанием номеров посадочных мест, по которому и осуществляется посадка;

  • использование менее загруженных и отдаленных автобусных станций;

  • крупногабаритный багаж оплачивается дополнительно, ручная кладь провозится бесплатно в салоне автобуса;

  • сервис в процессе перевозки сокращен до возможного минимума.

Однако возникает разумное сомнение в том, что экономия перевозчика вышеуказанными методами может позволить снизить стоимость поездки на 50%. Общеизвестный факт, что накладные (постоянные) расходы в таком виде бизнеса, как перевозки авиа- или автобусные, мало связаны с количеством пассажиров, воспользовавшихся этой услугой. Заработная плата сотрудников, расходы на топливо, расходы на обслуживание автобуса и т.п. не изменяются в зависимости от того какова наполняемость автобуса (20% или 80%). Это означает, что постоянные издержки транспортного бизнеса много больше переменных. Следовательно, компании смогли найти какой-то дополнительный путь снижения стоимости услуг. И это решение – расчет стоимости исходя из загрузки автобуса в 90-95%.

Новизна данного вида бизнеса состоит в принципиально другой модели ценообразования, и как следствие предоставление клиенту возможности самому решать по какой цене и в какой момент времени приобретать билет.

Рассмотрим подробнее вопрос ценообразования на услуги. В классических автобусных перевозках стоимость поездки рассчитывается, исходя, примерно, из 50%-ной загрузки автобуса. Т.е. можно сказать, что фактически пассажир платит дважды: за свой проезд и одно свободное пассажирское место. Дискаунтеры же ведут свои расчеты, опираясь на загрузку маршрута в 90-95%. Таким образом, и удается значительно снизить стоимость оказываемой услуги. Но важно понять какая цена услуги позволит гарантировать максимальный уровень загрузки заказного автобуса.

Возможность ценообразования при загрузке в 90-95%, основывается на предположении о том, что рынок пассажирских перевозок обладает высокой эластичностью спроса по цене. Это означает, что небольшие изменения в цене приводят к значительным изменениям в количестве покупаемой продукции/услуги. Компании-дискаунтеры строят свой бизнес, исходя из того, что при снижении стоимости перевозки количество пассажиров, желающих совершить поездку, возрастает существенно в большей степени. И общая выручка за перевозку, таким образом, увеличивается.

На сегодняшний день чрезвычайно актуальным является вопрос определения величины коэффициента эластичности спроса по цене для рынка автобусных пассажирских перевозок. Именно определение эластичности спроса позволит рассчитать уровень цен, который позволит достичь максимальной загрузки автобуса. Экономический смысл коэффициента эластичности состоит в том, что он показывает, на сколько процентов изменится спрос при изменении цены данного товара/услуги на 1 % [5]. Ценовая эластичность определяется путем постановки ценовых экспериментов; путем обработки статистической информации о продаже товаров/услуг на различных рынках или на одном рынке, но в разные моменты времени по разным ценам; путем построения экономико-математических моделей [6].

В рамках представленной исследовательской работы планируется проведение полевого исследования с целью экспериментального определения эластичности спроса на рассматриваемом рынке. В случае если результаты исследования покажут, что рынок обладает высокой эластичностью, можно будет с уверенностью заявлять о возможности использования концепции дискаунтеров на рынке заказных перевозок. Обработка анкетных данных позволит установить цену на проезд пассажиров на определенном маршруте, при которой расчетная загрузка автобуса составит 95% и, прибыль будет максимальной, а также покажет нам наиболее востребованные потребителем направления маршрутов. Таким образом, станет возможным определение рыночной ниши бизнеса. На данном этапе разработана анкета, по которой будет проводиться опрос респондентов. В анкете представлены вопросы о цели и частоте поездок респондентов, и, конечно, различные вопросы, касающиеся стоимости перевозок.

В основу анкеты положен метод Ван-Вестендорпа построения кривых ценовых предпочтений. Использование данного метода помогает выявить долю потребителей, согласных приобретать услугу при разных уровнях цены [1]. Метод Ван-Вестендорпа основан на концепции, что цена должна устанавливаться таким образом, чтобы большинство потребителей считали ее не слишком низкой (что может негативно сказаться на восприятии), но и не слишком высокой. Респонденту будут заданы следующие вопросы: «При какой цене Вы бы решили, что проезд на заказном автобусе слишком дорог и отказались бы от этого? При какой стоимости проезда Вы бы начали сомневаться в качестве и отказались бы от услуг данного перевозчика? Начиная с какой цены, Вам кажется, что проезд на заказном автобусе становится дорогим? Начиная с какой стоимости, Вам кажется, что цена на проезд становится выгодной?».

Результатом применения данной методики является определение 4-х уровней цен: оптимальная цена, предельно высокая цена, предельно низкая цена, цена безразличия. На основе этих расчётов будут построены кривые ценовых предпочтений. Точки пересечения данных кривых позволят определить интервал приемлемых цен, при котором загрузка нашего маршрута будет максимальной. На основе данных анкеты будет экспериментально определено, каким уровнем эластичности обладает рынок заказных пассажирских автобусных перевозок, и действительно ли возможно применение в нашей стране в данной сфере бизнеса концепции дискаутеров. Кроме того, результаты анкетирования позволят выявить наиболее перспективные (востребованные потребителем) направления перевозок.


Литература

  1. Салкуцан, С.В. Управление маркетингом: методические указания по курсовому проекту /С.В. Салкуцан – Спб.: Издательство СПбГПУ, 2008.- 117 с.

  2. Low-сost airlines – бюджетные авиакомпании. – Режим доступа: http://www.lowcosts.ru

  3. Официальный сайт автобусного лоукостера Megsbus – Режим доступа: http://www.megabus.com

  4. Официальный сайт автобусного лоукостера Orangeways – Режим доступа: http://www.orangeways.com

  5. Цены и ценообразование. Справочник потребителя. – Режим доступа: http://www.costinfo.ru/cost-theory/demand-and-price.php

  6. Портал – Энциклопедия маркетинга. – Режим доступа: http://www.marketing.spb.ru/read/m16/8.htm






страница2/6
Дата конвертации27.11.2013
Размер1,15 Mb.
ТипДокументы
1   2   3   4   5   6
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rud.exdat.com


База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2012
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Документы