Маркетинг - Корж М.В. - 2.1. Порівняння питомих показників товару (35)

Основним фактором ціноутворення вважаються не витрати, а купівельне сприйняття даного товару.

Для формування у свідомості споживача уявлення про цінність товару використовуються нецінові прийоми впливу. Ціна покликана відповідати ціннісній вагомості товару.

Метод встановлення ціни на підставі закритих торгів

Використовується при необхідності встановлення ціни на підряди, що прагне одержати фірма.

Здійснюється з урахуванням очікуваної цінової пропозиції конкурентів. При цьому майже не враховується взаємовідношення між ціною і власними витратами. Чим нижче встановлена ціна, тим більше шансів на отримання замовлення. Цей метод, як і тендерний, є змішаним, тому що він націлений, як на споживача, так і на конкурентів.

Рис. 10.10. Графік побудови строку окупності

І нарешті, великий інтерес викликають методи, які орієнтовані на конкурентну ситуацію на ринку, до них відносять такі:

1. Установлення ціни на підставі рівня поточних цін.

2. Нормативно-параметричні методи.

2.1. Порівняння питомих показників товару [35].

2.2. Метод регресійного аналізу.

2.3. Агрегатний метод порівняння[35].

2.4. Бальний метод зіставлення цін[35].

2.5. Метод експертної оцінки споживчих достоїнств продук-

ції[35].

2.6. Розрахунок ціни на підставі рівня конкурентоспроможності товару [35].

2.7. Функціональний метод або метод емпіричної залежності.

2.8. Метод встановлення ціни на основі порівняння продуктивності промислових товарів.

2.9. Метод встановлення ціни на основі визначення граничного його рівня.

1. Установлення ціни на підставі рівня поточних цін

Фірма відштовхується від цін конкурентів і менше уваги звертає на власні витрати й попит. Цей метод застосовується, коли еластичність попиту складно піддається виміру і фірмі здається, що рівень поточних цін відповідає отриманню справедливої норми прибутку при виробництві даного виду продукції.

Цей метод заснований на зіставленні ціни і якості власної продукції з аналогічним товаром фірм-конкурентів із застосуванням нормативно-параметричних методів, що характеризують ціну за техніко-економічними параметрами та іншим складовим конкурентоспроможності.

2.1. Порівняння питомих показників товару (35)

При використанні цього методу розраховуються частка від розподілу ціни товару на головний параметр кожного виробу даного параметричного ряду товарів, що заміщаються.

де: РІ.Рп - ціни товарів даного параметричного ряду;

Ш...Мп - значення головного параметричного ряду товарів у прийнятих одиницях виміру;

Р .пит.пар. - ціна головного параметра даного параметричного ряду, що використовується в поточній аналітичній роботі з перевірки й обґрунтування ціни.

Крім того, рекомендується враховувати прийняту міжнародну практику виміру ціни устаткування в залежності від потужності за формулою:

де: Р_1: Р₀ - ціни порівнюваних товарів;

И₀ - потужність чи продуктивність відповідного устаткування;

п - показник ступеня, що враховує показник ціни від потужності чи продуктивності устаткування. Його значення періодично публікується в спеціальних матеріалах.

2.2. Метод регресійного аналізу [47].

Сутність даного методу зводиться до наявності лінійної залежності між головним параметром товару і ціною. При цьому необхідно пройти такі основні етапи:

1) визначення класифікаційних параметричних груп виробів;

2) відбір параметрів, які найбільш впливають на ціну виробу;

3) вибір і обґрунтування форми зв'язку, зміна ціни при зміні параметрів;

4) побудова системи нормальних рівнянь і розрахунок коефіцієнта регресії.

Прості лінійні регресійні моделі встановлюють лінійну залежність між двома змінними, наприклад витратами на відпустку й складом родини; витратами на рекламу й обсягом випуску продукції; витратами на проживання й валовим національним продуктом (ВНП); зміною ВНП залежно від часу й т.ін. У нашому випадку цей метод будемо використовувати для пошуку залежності ціни від будь-якого технічного або експлуатаційного параметру.

При цьому одна зі змінних уважається залежної змінною (у) і розглядається як функція від незалежної змінної (х).

У загальному виді проста вибіркова регресійна модель записується так:

де: у - вектор спостережень за залежною змінною;

^у = ^{yl^,з^--^уп ^};

х - вектор спостережень за незалежною змінною; ^х = Л^-^ ^хп ^};

Ь₀, Ь₁ - невідомі параметри регресійної моделі;

е - вектор випадкових величин (помилок); е = {е_1зе₂,".,е_п };

Регресійна модель називається лінійною, якщо вона лінійна за своїми параметрами. Отже, модель (10.10) є лінійна регресійна модель. її ще можна трактувати і як пряму на площині, де Ь₀ -

перетинання з віссю ординат, а Ь₁ - нахил (природно, якщо абстрагуватися від випадкової величини е).

Щоб мати явний вигляд залежності, необхідно знайти (оцінити) відомі параметри Ь₀,Ь₁ цієї моделі.

У загальному є необмежена кількість прямих у = Ь₀ + Ь₁х , які

можна провести через безліч спостережуваних точок. Одна пряма з безлічі розміщена таким чином, що деякі точки перебувають вище, деякі нижчі цієї прямої, на основі чого можна встановити відхилення (помилки) відносно цієї прямої :

де: € - І - точка на прямій, що відповідає значенню (див. рис.10.11).

Відхилення, або помилки, ще іноді називають залишками. Логічно, що обчислення треба проводити так, щоб сума квадратів помилок була мінімальною. На цьому й ґрунтується критерій найменших квадратів: невідомі параметри Ь₀ и Ь₁ визначаються

п

так, щоб мінімізувати ^е_і

і=1

Визначимо значення Ь₀ і Ь₁, які мінімізують вираз (10.12).

Мінімум функції (10.12) досягається при необхідних умовах, коли перші дані дорівнюють нулю, тобто :

яка називається нормальною.

Рішення (10.15) щодо нахилу прямої (невідома Ь₁ ) дає

£ - х)² = £ Хі² - іХіТ = £ Хі² - пх². (10.20)

Чисельник (10.18) є не що інше, як коефіцієнт коваріації між х й Ь. Відповідно до визначення, коефіцієнт коваріації між двома перемінними х и Ь визначається за формулою:

еоу(х,у) = -У (( - х)уі - у). (10.21)

п і=1

Знаменник (10.18) є дисперсія величини х, тобто уаг(х) = - У (х, - X)². (10.22)

п і=1

Отже, кут нахилу прямої регресії можна визначити як за формулою (10.16), так і за формулами (10.17) і (10.18).

Для визначення параметра Ь₀ повернемося до (10.14). Маємо:

_{/у є2У п п}

^{Кі=' ; =У дЬ-Ь-Ь0-ьл)2]=£ -Ь0-) = 0.(10.23)}

Вираз (10.23) дає, по-перше, підтвердження того, що сума помилок дорівнює нулю. Таким чином,

^{уі - Ь0 - Ь,хі = єі єі; (10.24)}

і=1

по-друге, розділивши (3.14) на п , маємо вираз для визначення Ь₀ :

1 п 1 п

_{~Е У - Ь - Ьі~Е X = 0 => Ь = У - Ь* . (Ю.25)}

п ,■=1 п і=1

Таким чином, ми знайшли формули для визначення невідомих параметрів Ь₀ й Ь₁, і можемо записати з у від х, у котрій параметри виведені за допомогою методу найменших квадратів. Цю формулу іноді називають регресією найменших квадратів у від х. Маємо :

У = Ь₀ + Ь₁X . (10.26)

або

у = €+ е = Ь₀ + Ь₁х + е . (10.27)

Таким чином, регресійний аналіз може бути використаний при наявності певної кількості статистичних даних (чим більше, тим точніші результати розрахунку) і дозволяє знайти регресійну форму залежності ціни від техніко-експлуатаційних параметрів виробу, тому перш за все необхідно побудувати таблицю вихідних даних (див. табл.10.2). Для спрощення процесу аналізу рівняння (10.10) набирає вигляду:

Таблиця 10.2

Таблиця вихідних даних для побудови регресійної залежності між ціною і головним техніко-експлуатаційним параметром товару

Таблиця 10.3

У = Ь0 + Ь х, (10.28)

Далі задача зводиться до визначення значень показників Ь₀ і Ь₁ , які відповідно до вищевикладеного матимуть вигляд: