Курсовая работа по «Методам принятия управленческих решений»

Претворение в жизнь маркетинговых мероприятий. Для претворения в жизнь маркетинговых мероприятий фирме необходимо создать четыре системы:

– маркетинговой информации;

– планирования маркетинга;

– организации службы маркетинга;

– маркетингового контроля.

Элементами комплекса маркетинга являются следующие направления:

– товары и услуги (характеристики объекта, выводимого на рынок);

– цена;

– продвижение (отражает взаимоотношения производителя и покупателей);

– распределение (товародвижение) (процессы передачи собственности на товар).

 

Заключение

В современном бизнесе принятие маркетинговых решений может стать важным конкурентным преимуществом. Фирмы могут опередить своих конкурентов за счет: принятия лучших решений; более быстрого принятия решений; более эффективного внедрения принятых решений.

Управленческое решение - это выбор альтернативы. Менеджер несет здесь огромную ответственность. Он выбирает направление действий не только для себя, но и для всей организации, для всех работников. Некоторые управленческие решения сильно воздействуют на жизнь многих людей, прежде всего каждого из тех, кто работает с принявшим это решение руководителем.

Ответственность за принятие важных организационных и управленческих решений - тяжелое моральное бремя, что ярко проявляется на самых высоких уровнях управления. Принятие решений в организации характеризуется как: сознательная и целенаправленная деятельность, осуществляемая человеком; поведение, основанное на фактах и ценностных ориентациях; процесс взаимодействия членов организации; выбор альтернатив в рамках социального и политического состояния организационной среды; часть общего процесса управления; неизбежная часть ежедневной работы менеджера; важно для выполнения всех других функций управления.

Принятие решений в маркетинге представляет собой сложный и систематизированный процесс, состоящий из ряда этапов и стадий, начинающийся с формулирования проблемы и заканчивающийся совершением действий» решающих эту проблему.

Принятие управленческих решений зависит от многих факторов: от личных качеств руководителя, от среды принятия решения, от определенности или от неопределенности, от степени риска, информационных ограничений, поведенческих ограничений, от возможности негативных последствий и т. д. Эффективно действующий менеджер призван учитывать эти факторы при анализе вариантов решения проблемы.

                                                   ЗАДАНИЕ 1

Исследовать динамику экономического показателя на основе

анализа одномерного временного ряда

В течение девяти последовательных недель фиксировался спрос (млн. руб.) на кредитные ресурсы вашего предприятия. Временной ряд этого показателя приведен ниже в таблице.

Номер наблюдения
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
10	14	21	24	33	41	44	41	39	46

 

 

Задание

1. Проверьте наличие аномальных наблюдений.

2. Постройте линейную модель , параметры которой оцените МНК ( – расчетные, смоделированные значения временного ряда).

3. Оцените адекватность построенных моделей, используя свойства независимости остаточной компоненты, случайности соответствия нормальному закону распределении (при использовании -критерия возьмите табулированные границы 2,7–3,7).

4. Оцените точность моделей на основе использования средней относительной ошибки аппроксимации.

5. Осуществите прогноз спроса на следующие две недели (доверительный интервал прогноза рассчитайте при доверительной вероятности ).

6. Фактические значения показателя, результаты моделирования и прогнозирования представьте графически.

РЕШЕНИЕ

1 Проверка наличия  аномальных наблюдений

Для диагностики аномальных наблюдений разработаны различные критерии, например, метод Ирвина. Для всех наблюдений вычислим величину :

,

где

Для расчетов воспользуемся данными таблицы 1.

Таблица 1

№п/п
1	1	10	-20.3	412.09	20.25	91.35	1	10
2	2	14	-16,3	265,69	12,25	57,05	4	28
3	3	21	-9,3	86,49	6,25	23,25	9	63
4	4	24	-6,3	39,69	2,25	9,45	16	96
5	5	33	2,7	7,29	0,25	-1,35	25	165
6	6	41	10,7	114,49	0,25	5,35	36	246
7	7	44	13,7	187,69	2,25	20,55	49	308
8	8	31	0,7	0,49	6,25	1,75	64	248
9	9	39	8,7	75,69	12,25	30,45	81	351
10	10	46	15,7	246,49	20,25	70,65	100	460
Сумма	55	303	0	1436,1	82,5	0	385	1975
Среднее	5,5	30,3	0	143,61	8,25	30,85	38,5	197,5

 

 

 

Для 10 наблюдений значение критерия Ирвина

Так как все , то аномальных наблюдений нет. Данный факт виден на рис.

Рисунок 1 - График динамики временного ряда Спрос на кредитные ресурсы

2 Построение линейной  модели

Общая линейная модель временного ряда имеет вид: .

1 СПОСОБ. Математический критерий оценки параметров записывается в виде

Для нахождения минимума функции переменных следует взять частные производные по и , а затем приравнять их к нулю. В результате получим так называемую систему нормальных уравнений

 

Решая данную систему двух линейных уравнений с двумя неизвестными, получим

;         .

Для расчета коэффициентов воспользуемся данными таблицы 1:

Следовательно, .

2 СПОСОБ. С помощью инструмента Регрессия MS Excel (Сервис → Анализ данных). Вводим необходимые параметры (см. рис. 2).

Рисунок 2 - Диалоговое окно инструмента Регрессия

Результатом выполнения инструмента Регрессия является совокупность таблиц (см. рис. 3).

Рисунок 3 - Результат выполнения инструмента Регрессия

В ячейках В17 и В18 указаны значения коэффициентов и соответственно. Следовательно, .

3 Оценка адекватности построенной модели

3.1 Проверка условия  случайности возникновения отдельных  отклонений от тренда на примере  критерия «пиков».

Критерий случайности отклонений от тренда при уровне вероятности 0,95 можно представить как

.

Таблица 2

№					Точки поворота
1	1	10	13.473	-3.473	-	12.060	12.060	-	-	-34.727
2	2	14	17,212	-3,212	0	10,318	10,318	0,068	11,155	-22,944
3	3	21	20,952	0,048	1	0,002	0,002	10,632	-0,156	0,231
4	4	24	24,691	-0,691	1	0,477	0,477	0,547	-0,033	-2,879
5	5	33	28,430	4,570	0	20,882	20,882	27,674	-3,157	13,848
6	6	41	32,170	8,830	1	77,974	77,974	18,153	40,352	21,537
7	7	44	35,909	8,091	0	65,463	65,463	0,547	71,445	18,388
8	8	31	39,648	-8,648	1	74,796	74,796	280,207	-69,974	-27,898
9	9	39	43,388	-4,388	0	19,253	19,253	18,153	37,949	-11,251
10	10	46	47,127	-1,127	-	1,271	1,271	10,632	4,946	-2,45059
Сумма	55	303	303	0	4	282,497	282,497	366,611	92,526	-48.145
Среднее значение	5,5	30,3	30,3	0	0,5	28,250	28,2497	40,735	10,281	-4.815

 

Фактическое значение точек поворота . Так как , то ряд считается случайным.

3.2 Проверка равенства математического ожидания уровней ряда остатков нулю осуществляется в ходе проверки соответствующей нулевой гипотезы . С этой целью строится t-статистика:

,

где – среднее арифметическое значение уровней ряда остатков ;

– среднеквадратическое отклонение для этой последовательности, рассчитанное по формуле для малой выборки.

Таким образом

 при доверительной  вероятности  и степенях свободы.

Так как , то гипотеза принимается.

3.3 Наличие (отсутствие) автокорреляции в отклонениях  от модели роста проверяют  с помощью критерия Дарбина – Уотсона. 

При проверке независимости уровней ряда остатков друг от друга вычисляют значение

 попадает в интервал  и  при количестве наблюдений n=10 и степенях свободы .

Cледовательно, имеются основания считать, что автокорреляция отсутствует. Это является одним из подтверждений высокого качества модели.

3.4 Соответствие  ряда остатков нормальному закону распределения установим с помощью

,

где соответственно максимальный и минимальный уровни ряда остатков; – среднеквадратическое отклонение.

Для n=10 задан табулированный интервал . Вычисленное значение 3.12 попадает между табулированными границами, что означает выполнение нормального закона распределения.

Так как выполнены все четыре условия, построенная модель является адекватной и ее можно использовать для построения прогнозных оценок.

 

4 Оценка точности модели

Так как модель оказалась адекватной, оценим ее точность. Рассчитаем среднюю относительную ошибку по формуле:

Таким образом, ошибку можно считать приемлемой. Следовательно, расчетные значения отличаются от фактических на 4,815%.

5 Прогнозирование

Экстраполяция уравнения на два шага вперед, т.е. на моменты  n+1=11 и n+2=12 соответственно, дает прогнозное значение спроса на кредитовые ресурсы, равные:

Для построения прогноза рассчитаем доверительный интервал:

,

где

Примем значения уровня значимости , а значит, доверительную вероятность – 70%. В этом случае критерий Стьюдента при равен . Вычислим среднеквадратическую ошибку тренда по формуле:

 

 

Рассчитаем интервальный прогноз для

Рассчитаем интервальный прогноз для :

 

Таким образом, получили интервальные прогнозы:

 

6 Графическое представление  результатов прогнозирования

Таблица прогнозов при

	Верхняя граница	Прогноз	Нижняя граница
11	41.659	50.867	60.074
12	44.527	54.606	64.685

 

Рисунок 2. График фактических, предсказанных и спрогнозированных результатов

по модели

.

 

 

 

Список использованных источников

1. Абрамян Э. Promotion как современная маркетинговая коммуникация // Маркетинговые коммуникации. — 2009. — № 3. с. 41-46
2. Арланцев А.В., Попов Е.В. Синергизм коммуникационного инструмен­тария // Маркетинг в России и за рубежом. — 2010. — № 1. с. 145
3. Бернер Дж., Мориарти С. Маркетинговые коммуникации: интегрированный подход. — СПб.: Питер, 2009. – 484с.
4. Барнс  Б., Шульц Д. Стратегические бренд-коммуникационные кампании. (Strategic Brand Communication Campaigns) — М.: ИД Гребенникова, 2010. – 395с.
5. Голова А.Г. Интегрированные маркетинговые коммуникации // Маркетинг в России и за рубежом. — 2012. — № 6. с. 24-28
6. Голубкова Е.Н. Маркетинговые коммуникации. М.: Дело и сервис, 2011. – 336 с.
7. Голубкова Е.Н. Природа маркетинговых коммуникаций и управление продвижением товара // Маркетинг в России и за рубежом. — 2008. — № 4. с. 41
8. Даулинг Г. Репутация фирмы: создание, управление, оценка эффек­тивности. — М.: ИМИДЖ-Контакт; Инфра-М, 2013. – 187с.
9. Джоунс Дж.Ф. Рекламный бизнес: деятельность рекламных агентств, создание рекламы, медиа-планирование, интегрированные коммуникации. — М.: Вильямс, 2008. – 315с.
10. Дойль П. Маркетинг, ориентированный на стоимость. — СПб.: Питер, 2011. – 330с.
11. Климова Э. Н., Пятова Е. Ю. Фактор имиджа в коммуникационной деятельности компаний // Сборник материалов международной научно-практической конференции «Сервис и туризм: инновации, теория и практика» - Абакан: ХГУ им. Н.Ф. Катанова, 2011. – 0,3 п.л. (авт. – 0,2 п.л.). – с. 12-14
12. Климова Э.Н. Пятова Е.Ю. Пути совершенствования системы клиентского сервиса // Тренды развития современного общества: управленческие, правовые, экономические и социальные аспекты: материалы Международной научно-практической конференции. – Курск, 2013. – 0,3 п.л. (авт. – 0,2 п.л.). с. 136
13. Климова Э.Н., Козырев Н.В. Коммуникативно-информационная компетентность в сервисной деятельности // Наука сегодня: теоретические аспекты и практика применения: сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции. – Тамбов, 2011. – 0,3 п.л. (авт. – 0,1 п.л.). с. 178-180
14. Ландреви Ж., Леви Ж., Линдон Д. Меркатор. Теория и практика маркетинга. В 2 т. — Т. 1. — М.: МЦФЭР, 2010. – 584с.
15. Моисеева Н.К., Рюмин М.Ю. Коммуникационная концепция маркетинга и ее методическое обеспечение // Маркетинг. — 2011. — № 6. с. 64-66с.
16. Титоренко Г. А. Информационные системы и технологии управления /Юнити-Дана, 2010 – 231с.
17. Чернышев Л.А. Исследование систем управления/Книга по Требованию,2013 - 188с.
18. Фомичев А. Н. Исследование систем управления/Дашков и Ко, 2012 – 320с.
19. Шульц Д. Е., Танненбаум С.И., Лауретборн Р.Ф. Новая парадигма маркетинга: Интегрированные Маркетинговые Коммуникации. — М.: ИНФРА-М, 2010 – 594с.