Экономико-математические модели взаимодействия конкурентов на рынке дорожно-строительной техники тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Комолов, Сергей Михайлович

• Комолов, Сергей Михайлович
• кандидат экономических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Комолов, Сергей Михайлович

Введение

ГЛАВА I. Российский рынок экскаваторной техники: анализ 9 тенденций развития

1.1. Состояние и тенденции развития рынка дорожно-строительной 9 техники

1.2. Характеристика исследуемого предприятия

1.3. Характеристика исследуемого в работе продукта

1.4. Методика сбора маркетинговой информации 35 Вывод по главе I

ГЛАВА II. Основные подходы экономико-математического моделирования к исследованию конкурентного взаимодействия на рынке

2.1. Обзор математических методов в маркетинге

2.2. Описание взаимодействия конкурентов на основе игровой 50 модели

2.3. Теоретические аспекты построения модели планирования 57 цены на основе регрессионно-марковских моделей

2.4. Модель исчисления влияния качества на результаты 65 предприятия

Вывод по главе II

ГЛАВА III. Экономико-математическая реализация моделей взаимодействия на рынке дорожно-строительной техники

3.1. Классификация моделей экскаваторов на основе кластерного анализа

3.2. Построение регрессионно-марковской модели взаимодействия конкурентов

3.3. Построение модели оценки влияния качества на объёмы сбыта 93 Вывод по главе III

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Экономико-математические модели взаимодействия конкурентов на рынке дорожно-строительной техники»

Рынок дорожно-строительной техники, инициированный благоприятной конъюнктурой добывающих и строительных отраслей, является одним из наиболее динамично развивающихся в России рынков. Об этом говорят не только чрезвычайно высокие темпы роста объёмов продаж дорожно-строительной техники (ДСТ), но и колоссальный прирост импорта данной продукции за последние пять лет. Вместе с тем, специфика отдельных видов строительных работ и, соответственно, значительное разнообразие строительной техники делает почти невозможным проведение конструктивного анализа всего рынка ДСТ.

Исследуемый в диссертации рынок экскаваторной техники представляет собой достаточно изолированный и важный сегмент общего рынка ДСТ и демонстрирует схожие тенденции. На фоне позитивной динамики спроса на экскаваторную технику усиливается конкуренция между её производителями как внутри, так и вне Российской Федерации, что требует от предприятий использования современных методов маркетинга, контроллинга, управления качеством, менеджмента, среди которых важное место занимает экономико-математическое моделирование. Ярко выраженный олигопольный характер рынка косвенным образом указывает на перспективность рассмотрения проблемы принятия решений в различных сферах деятельности предприятия в контексте анализа взаимодействия конкурентов, что формально может описываться некоторой игровой моделью.

Актуальность темы диссертационного исследования вызвана также тем, что сам аналитический аппарат изучения отдельных отраслей и рынков российской экономики, учитывающий их специфику, разработан явно недостаточно и ограничивается, по сути дела, функциями систематизации и экспертных оценок.

Степень научной разработанности проблемы

Математическое моделирование рынка дорожно-строительной техники как экономической системы непосредственно связано с разработанным аппаратом экономико-математических методов и моделей. Особую значимость для целей нашего исследования имеют работы по статистическому моделированию и прогнозированию экономических процессов - работы С.А. Айвазяна, Т. Андерсона, М. Интрилигатора, JI.B. Канторовича, Н.Д. Кондратьева, В.В. Леонтьева, B.C. Мхитаряна, Е.Е. Слуцкого и других.

Прикладную основу и концепцию исследования заложили труды по теории игр и исследованию операций Р. Аумана, Дж. Нэша, Дж. Неймана, О. Моргенштерна, Г. Оуэна, которые, также, подробно рассматриваются в монографиях Е.С. Вентцель, H.H. Воробьева, JI.A. Петросяна, C.JI. Печёрского и других.

Теоретические и прикладные аспекты случайных процессов, моделирующих динамику социально-экономических систем, исследованы в работах Е.Б. Дынкина, А.Н. Колмогорова, A.A. Маркова, A.B. Скорохода и многих других.

Особое инструментальное направление разработки проблемы, для чего, собственно, и разрабатывается данный комплекс задач, это маркетинг. Базовые положения классического маркетинга были заложены в трудах Б.Бермана, Ф. Котлера, Дж. Прескотта, А.Н. Романова, Дж. Эванса, маркетинга машиностроения - в работах A.A. Тупиченкова, Д. Филиппса, JI. Якокки, применения экономико-математических моделей в маркетинге - в работах Г. Моосмюллера, В.В. Федосеева, Н.Д. Эриашвили и других.

Несмотря на это, крупных, значимых трудов по системному маркетинговому и экономико-математическому анализу и прогнозированию как рынка дорожно-строительной техники, так и машиностроительной отрасли в целом недостаточно.

Цель диссертационного исследования

Основной целью диссертационного исследования является разработка экономико-математического инструментария прогнозирования конъюнктуры рынка в зависимости от различных маркетинговых стратегий, в частности исследуется проблема влияния манипуляций ценами на технику на изменение доли рыночного сегмента, занимаемого фирмой.

В соответствии с целью в диссертации поставлены и решены следующие задачи:

• исследование и выявление специфики функционирования рынка дорожно-строительной техники;

• анализ и обобщение существующих методов экономико-математического моделирования рыночных механизмов, сопоставимых с рынком дорожно-строительной техники;

• анализ маркетингового инструментария, применяемого на исследуемом рынке;

• разработка модели маркетинговой политики предприятия на основе экономико-математического подхода;

• разработка модели прогнозирования конъюнктуры рынка на основе Марковских процессов.

• разработка модели, позволяющей оценивать влияние качества техники на объёмы сбыта.

Предметом исследования диссертационной работы является экономико-математическое моделирование взаимоотношений конкурентов на рынке дорожно-строительной техники.

Объект исследования представлен одним из секторов российского рынка дорожно-строительной техники, а именно - рынком экскаваторной техники массой 18-45 тонн.

Информационной базой исследования явилась статистическая информация о продажах основных отечественных производителей гусеничных гидравлических экскаваторов, а также дилеров иностранных производителей аналогичной продукции; информация о динамике цен на экскаваторы всех основных субъектов хозяйствования.

Теоретической и методологической основой исследования явились труды зарубежных и отечественных экономистов-математиков по моделированию и прогнозированию социально-экономических систем с использованием корреляционно-регрессионного анализа, анализа временных рядов, теории игр, теории кластерного анализа, теории случайных процессов и элементов математической статистики; работы, статьи зарубежных и отечественных маркетологов.

Новизна диссертационного исследования, раскрывающая достижение поставленной цели, заключается в следующем:

• сформулирован подход к экономико-математическому моделированию механизма конкурентных отношений на рынке дорожно-строительной техники, отличительной особенностью которого является формализация стадий процесса маркетинговых исследований и представление взаимодействия конкурентов как игровой модели;

• сформулирована и решена задача определения однородных групп продуктов для целей сегментации рынка и построения экономико-математической модели взаимодействия конкурентов, отличающейся от принятого подхода классификации техники на основе государственных стандартов;

• разработана методика подготовки данных об объёмах продаж и цен на продукцию для целей прогнозирования доли рынка, учитывающую особенности рынка дорожно-строительной техники, отличительной особенностью которой является нормализация данных, необходимая для нивелирования фактора изменения ёмкости рынка во времени;

• разработана экономико-математическая модель прогнозирования спроса после изменения цен на продукцию, отличительной особенностью которой является преобразование регрессионной модели к модели Марковской цепи;

• обосновано применение модели, позволяющей оценивать влияние качества техники на объёмы сбыта.

Практическая значимость и апробация результатов исследования

Результаты диссертационного исследования могут быть использованы для маркетинговых исследований конкуренции, конъюнктуры рынка без какой-либо дополнительной адаптации на любом предприятии не только представленной машиностроительной отрасли, но и других отраслей промышленности, строительства и прочих отраслей.

Теоретико-методическая база работы является законченным продуктом и может применяться без дополнительных доработок в составлении методических указаний, курсов лекций для студентов экономических специальностей по общему, маркетинговому направлению или направлению экономико-математического моделирования.

Структура работы

Работа построена по следующему плану: первая глава - общая характеристика объекта исследования, то есть обзор машиностроительной отрасли, анализ рынка экскаваторов в России, более подробное рассмотрение одного из ведущих участников этого рынка - ивановского предприятия ОАО «МК КРАНЭКС»; приводится методика работы с информацией в области исследования рынка применительно к рынку дорожно-строительной техники; вторая глава - общий обзор современного маркетингового инструментария - общие аспекты и применение в машиностроении, обзор теоретико-методологической базы в области применения экономико-математических методов; представлены теоретические аспекты построения регрессионно-марковской модели, а также модели, учитывающей воздействие факторов, имеющих место в прошлом. третья глава - анализ данных о состоянии рынка и приведение их в виду, пригодному для анализа и прогнозирования; применение кластерного анализа для классификации и сегментирования продукции с учётом специфики исследуемого предприятия; применение методики оценки конъюнктуры после применения ценовой стратегии и стратегии в области качества на основе марковских процессов, эконометрических моделей (моделей регрессионного анализа, модели Койка) применительно к формализации игровых стратегий.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Комолов, Сергей Михайлович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Оценка и анализ рыночного сегмента гусеничных экскаваторов, сделанные в первой главе работы, позволяют сделать вывод о росте потребления в данном секторе. Структура рынка на данный момент не сформирована, что делает актуальным применение современных методов в маркетинговых исследованиях представленными на рынке компаниями. Практика российских предприятий показывает, что руководство компаний относится к применению методов экономико-математического моделирования с крайней осторожностью. Применительно к службам маркетинга можно отметить, что менеджеры либо руководствуются исключительно своим опытом, либо применяют для принятия решений методы регрессионного анализа, в большинстве случаев - линейные регрессионные модели, что явно является недостаточным в прогнозировании рынка, маркетинговых исследованиях. Рассмотренный в работе комплекс моделей, основой которых является понятие рыночных взаимодействий с точки зрения теории игр, позволяет принимать решения в области формирования ценовой стратегии, как частного случая применения теории игр.

Останавливаясь на месте предлагаемых в работе моделях, скажем, что формализация стратегий маркетинга и получение конечных результатов основывается на формализации самих процессов маркетинговых исследований. Во второй главе, наряду с обзором методов маркетинговых исследований, была предложена формальная модель маркетинговых исследований. Отличительной особенностью данной модели является описание каждого процесса работы с информацией с указанием конкретных источников информации и адаптация модели к конкретному рынку.

Несмотря на то, что данная модель процесса маркетинговых исследований разрабатывалась для предприятия, занимающегося производством и продажей дорожно-строительной техники, она может быть применена без серьёзных переработок и для других отраслей промышленности в силу ориентации на общие принципы построения маркетингового исследования.

Модель взаимодействия конкурентов на основе теории игр не является новой, однако рассмотрение данного метода и само формальное описание игры - игроки, стратегии, выигрыш игры - имеет несомненную практическую ценность и является материалом для конкретизации и формализации непосредственно стратегий, которые и являются конечным продуктом менеджмента в организации.

Формализация маркетинговой стратегии должна основываться на сходных моделях экскаваторов, поскольку сравнивать и анализировать модели с сильно отличающимися параметрами не имеет смысла. В работе была предложена и применена методика разделения на группы моделей экскаваторов различных производителей на основе кластерного анализа для дальнейшей формализации игровой стратегии. Для руководителя отдела маркетинга предприятия, занимающегося производством и продажей конкретного продукта - гусеничных экскаваторов, это не составляет особой проблемы, однако маркетологи в своей практике постоянно исследуют различные смежные рынки. Таким смежным рынком, например, может оказаться рынок бульдозеров, классификация на однородные группы которых может оказаться сложной задачей для эксперта в области маркетинга гусеничных экскаваторов. Метод кластерного анализа, в данном случае является не только инструментом, способным быстро и обоснованно решить задачу классификации, но и является составной частью общей модели прогнозирования рыночной конъюнктуры.

Основной концепцией в подготовке данных для целей моделирования и формализации ценовой стратегии в работе явилась концепция учёта основных игроков на рынке и учёта изменения ёмкости рынка во времени. Данная концепция, по мнению автора, является более объективной, чем та, на основе которой строятся модели на основе данных лишь об одном предприятии.

Применение методики перехода от регрессионных моделей к моделям марковских цепей, рассмотренной в работе, является заключительной фазой процесса формализации ценовой стратегии. Итогом моделирования на этой стадии построения модели является оператор, суть преобразования которого состоит в получении вектора вероятностей пребывания компании в той или иной доле рынка. Основными преимуществами данной методики являются большая информативность марковской модели по сравнению с регрессионной моделью (по сути дела полученная марковская цепь содержит в себе несколько регрессионных уравнений); более мягкое представление конечных результатов исследования зависимости (вектор вероятностей, а не фиксированные значения); возможность оперирования полученной марковской моделью для последующих выводов. Применяя данную методику и, используя различные операторы состояний, можно формализовать финальный процесс - процесс принятия решения в области ценовой политики предприятия, базирующийся на установлении предельно допустимых отклонений в доли рынка занимаемой компанией после применения той или иной ценовой стратегии.

Применение модели оценки влияния качества на уровень реализации продукции, несомненно, имеет практическую ценность, поскольку позволяет быть регулятором сбыта, его стабилизатором. Результаты, получаемые на выходе данной модели, являются, по сути, управляющим сигналом для корректировки маркетинговой политики компании, что является дополнительным маркетинговым инструментом управления сбытом.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Комолов, Сергей Михайлович, 2007 год

1. Абчук В.А. Экономико-математические методы. СПб.; Союз, 1999.

2. Аллен Р. Математическая экономия. М.: Иностранная литература, 1963.

3. Абланская JI.B. Экономико-математическое моделирование. М.: Издательство «Экзамен», 2006.

4. Айвазян С.А. Т.2: Основы эконометрики.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

5. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Т.1: Теория вероятностей и прикладная статистика.-М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

6. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976.

7. Беляев В.И. Маркетинг: основы теории и практики. М.: КНОРУС, 2007.

8. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем. М.: Финансы и статистика, 2001.

9. Боровиков В.П. Программа STATISTICA для студентов и инженеров. -М.: КомпьютерПресс, 2001.

10. Боровиков В. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов. СПб.: Питер, 2003.

11. Бююль А., Цёфель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер. с нем. СПб.: ООО «ДиаСофтЮп», 2002.

12. Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Советское радио, 1972.

13. Герчикова И.Н. Маркетинг и международное коммерческое дело. -М.: Внешторгиздат, 1990.

14. Глухов В.В., Медников М.Д., Коробко С.Б. Математические методы и модели для менеджмента. СПб.: Лань, 2000.

15. Голубков Е.П., Голубкова E.H., Секерин В.Д. Маркетинг. М.: Экономика, 1993.

16. Данилов В.И. Лекции по теории игр. М.: Российская экономическая школа, 2002.

17. Доугерти К. Введение в эконометрику. Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 2004.

18. Дынкин Е.Б. Марковские процессы. -М.: Физматгиз, 1963.

19. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 2006.

20. Емельянов A.A., Власова Е.А. Имитационное моделирование в экономических информационных системах. М.: МЭСИ, 1996.

21. Ермаков СМ., Михайлов Г.А. Статистическое моделирование. М.: Наука, 1982.

22. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. М.: ИНФРА-М, 2000.

23. Замков О.О., Толстопятенко A.B., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.: «ДиС», 2001.

24. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория. М.: Прогресс, 1975.

25. Канторович JI.B., Ланге О., Немчинов B.C. Применение математики в экономических исследованиях. М.: Наука, 1959.

26. Кендалл М., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. Пер. с англ. М.: Наука, 1976.

27. Кендэл М. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981.

28. Кобелев Н. Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем: Учеб.пособие. М.: Дело, 2003.

29. Кобелев Н.Б. Практика применения экономико-математических методов и моделей. М.: ЗАО «Финстатинформ», 2000.30.33,34,35,3639