Методы принятия маркетинговых решений

Размещено на http://www.allbest.ru/

2

Размещено на http://www.allbest.ru/

Курсовая работа

Методы принятия маркетинговых решений

Выполнила: Шамшутдинова Л.Ш.

1.Построение рейтинговой системы на основе интегрального критерия эффективности

видеокамера рейтинговый нормирование

ЦЕЛЬ РАБОТЫ:

Выполнение домашнего задания преследует несколько учебных целей:

1. Приобретение навыков экспертного оценивания информации, постановки задачи в условиях многокритериальности и работы с критериальным пространством.

2. Освоение студентами технологии нормирования критериев и способов построения интегрированного критерия эффективности.

3. Получения навыков попарного сравнения и обработки результатов программными средствами (MS Excel).

Описание задачи

Рассмотрим в качестве заказчика исследования фирму Panasonic, производящая цифровое оборудование, для которой надо определить спрос на видеокамеры. На данный момент Panasonic имеет в своем ассортименте 12 моделей видеокамер.

В процессе исследования необходимо определить, какую видеокамеру покупатель хотел бы приобрести в первую очередь, во вторую и т. д., если известно, что целевая аудитория - молодые люди, в основном студенты, которые хотели бы приобрести качественную, многофункциональную видеокамеру по удовлетворительной цене.

Следовательно, необходимо учитывать при выборе следующие характеристики: число мегапикселей, выдержка, емкость аккумулятора, а так же вес видеокамеры и цена.

Также определим, что рассматривается средний ценовой диапазон. Итак, каналом получения информации в данном случае будет служить «глубинное интервью», а именно работа с лицом, принимающим решение (ЛПР) - потенциальным покупателем, в качестве которого может выступать и бакалавр указанного выше направления подготовки.

Сводная таблица видеокамер с выделенными характеристиками представлена в табл.1.

Таблица 1. Характеристики видеокамер Panasonic

Таблица 2. Анализ критериального пространства задачи принятия решения

Нормирование значений критериев

В качестве методов нормирования применятся наиболее общеупотребляемый способ приведения критериев к безразмерному виду - линейная трансформация.

Если для некоторого показателя f₁ предпочтительно максимальное значение, то формула перехода от ненормированного значения показателя x₁ к нормируемому имеет вид:

где f₁^min и f₁^max - соответственно минимальное (наихудшее) и максимальное (наилучшее) значение показателя на множестве допустимых альтернатив.

Вот как будут выглядеть вычисления:

x₁=

x₂=

Если для некоторого показателя f₁ предпочтительно минимальное значение, то формула перехода запишется в виде:

x₃ =

x₁₁ =

Таблица 3 Матрица нормированных значений видеокамер

Матрицы парных сравнений.

Сравнения проводятся в терминах доминирования одного элемента над другим и оцениваются с помощью девятибалльной шкалы. В результате получается матрица парных сравнений.

Для данной матрицы справедливы следующие утверждения:

1. Все элементы матрицы являются положительными величинами, т.е. .

2. Матрица А является обратно симметричной, т.е. . При этом в матрице заполняется только та часть, которая лежит выше диагонали (правый верхний угол). Остальные элементы вычисляются с помощью обратной симметричности.

Таблица 4. Матрица парных сравнений

; ;

Определение коэффициентов важности критериев

Для каждой матрицы парных сравнений рассчитывается собственный вектор весов по следующему алгоритму:

Данные берутся из матрицы парных сравнений.

Рассчитаем вектор весов первой строки:

=

Таким образом необходимо рассчитать остальные вектора весов.

Затем проводится нормализация данного вектора с целью получения искомого вектора приоритетов по формуле:

Таблица 5. Значение коэффициентов важности локальных критериев

Для каждой полученной матрицы парных сравнений А оценивается максимальное собственное значение _max, удовлетворяющее условию и вычисляемое по формуле:

Проверим «согласованность» матриц парных сравнений в МАИ. Для этого рассчитаем:

· индекс однородности (непротиворечивости) суждений ЛПР:

ИО = (_max-N)/(N-1) > ИО = 2,4

· отношение согласованности:

ОС = ИО/M(ИО) > ОС = 1,6

Результаты сравнений можно считать приемлемыми, т.к. величина ОС составляет не более 10% от среднего.

2. Построение интегрированного (обобщенного) критерия эффективности в виде свертки локальных критериев

Интегрированный критерий эффективности представляет собой некоторый функционал, связывающий группу локальных критериев выбора, который позволяет свести многокритериальную задачу к однокритериальной с возможностью применения процедуры ранжирования, как и в задачах с одним критерием.

Для получения интегрированного критерия эффективности используют методы аддитивной и мультипликативной свертки критериев. Все данные берутся из матрицы нормированных критериев и векторов приоритетов.

Аддитивная (линейная) свертка критериев предполагает построение интегрального критерия эффективности в виде взвешенной суммы локальных критериев.

- интегральный критерий эффективности;

- нормированные значения локальных критериев оптимальности, которые должны быть минимизированы;

- нормированные значения локальных критериев оптимальности, которые должны быть максимизированы.

- весовые коэффициенты, определяющие относительные степени важности отдельных критериев и удовлетворяющие соотношениям:

.

Вычисляем:

По аналогии вычисляем остальные критерии эффективности.

Мультипликативная свертка критериев. При данном виде свертки обобщенный критерий эффективности строится в виде взвешенного произведения локальных критериев.

,

где

- интегральный критерий эффективности;

- нормированные значения локальных критериев;

- весовые коэффициенты, определяющие относительные степени важности отдельных критериев и удовлетворяющие соотношениям:

.

В итоге получаем:

Таблица 6

Ранжируя данные по сверткам получаем:

Таблица 7. Сводная таблица ранжирований

Получение и анализ результатов

По полученным данным имеем три совпадения, по остальным объектам данные разнятся. Оценим степень близости ранжирований с помощью коэффициента Спирмена, где d - сумма квадратов разности рангов:

, >

Расчетное значение коэффициента Спирмена равно 0,562, что указывает на наличие связи ранжирования.

Для проверки значимости коэффициента корелляции необходимо воспользоваться тестом Стьюдента. Для этого нам нужны значение t-статистики (где r - степень близости ранжирования по Спирмену):

и t-критическое, которое мы вычисляем с помощью формулы СТЬЮРАСПОБР в Excel = 2,2.

Вывод: Так как t_эмп<t_крит, мы принимаем гипотезу , то есть аддитивная свертка дает лучшие результаты нежели мультипликативная.

Из этого следует, что наилучшим выбором видеокамеры по аддитивной свертке является Panasonic HDC-MDH1. Оптимальный выбор - средняя цена, многофункциональность, качество записи. Нечто среднее между дорогими профессиональными видеокамерами, такими как Panasonic HDC-ML350, Panasonic VW-SD750, и любительскими полупрофессиональными видеокамерами - Panasonic HDC-TM900, Panasonic VW-CLT1.

На втором месте - Panasonic HDC-VD100, отличная видеокамера и цена соответствующая, дороже, чем Panasonic HDC-MDH1.

Наихудшим выбором является Panasonic HDC-TM900- самая дешевая видеокамера из всех представленных, делающий не очень качественные записи.

Скорее всего, покупатель остановит свой выбор на видеокамере Panasonic HDC-MDH1, ведь это самый оптимальный вариант из всех представленных.

Размещено на Allbest.ru