Построим трендовую модель для Х3(затраты на проведение выставок в тыс. руб.) и T(номер наблюдения)

2.4 Построим трендовую модель для Х3(затраты на проведение выставок в тыс. руб.) и T(номер наблюдения)

Х3=-238,717²+1151,882\T

Regression Summary for Dependent Variable: X3 (Spreadsheet1) R= ,30199164 R?= ,09119895 Adjusted R?= ,04988981 F(1,22)=2,2077 p<,15151 Std.Error of estimate: 779,12
	Beta	Std.Err. of Beta	B	Std.Err. of B	t(22)	p-level
Intercept			238,717	200,4239	1,191058	0,246323
1/V2	0,301992	0,203246	1151,882	775,2402	1,485839	0,151512

Multipl R²=0,09119895 - коэффициент детерминации совсем не близок к 1 следовательно уравнение не качественное.

Durbin-Watson d (Spreadsheet1) and serial correlation of residuals
	Durbin- Watson d	Serial Corr.
Estimate	2,513233	-0,351870

А так как коэффициент Durbin-Watson= 2,513233, то есто близок к 2 следовательно автокорреляции нет, и остатки независимы между собой.

Характеристики уравнения не удовлетворяют условию нормальности, по этому на мой взгляд, не имеет смысла делать прогноз на будущий период.

3. Построение и анализ графиков корреляции. Анализ перекрестной корреляции.

Изучив графики корреляции факторов Y и X2( Рис. № 4 стр. 22) можно сделать вывод о наличии тенденции в их распределении что видно из того что синее столбцы выходят за границы красных линий. Соответственно в факторах Х1 и Х3 ( Рис. № 5 стр. 22)тенденция не наблюдается.

Для дальнейшего проведения анализа требуется устранить тенденцию.

После устранения тенденции можно переходить к следующему шагу – анализу перекрестной корреляции.

Проанализировав данные можно сделать вывод о том, какой фактор Х1, Х2 или Х3 оказывает наибольшее влияние на Y.

Из графика видно, что факторы Х1 и Х3( Рис. № 6,8 стр. 23) не оказывают ни положительного ни отрицательного влияния на Y(объем продаж в тыс. руб.). Что в принципе не противоречит моим ожиданиям, т.к. проведение выставок осуществляется, на мой взгляд, не сколько для продвижения товара, а скорее для обмена опытом с производителями аналогичной продукции и для того чтобы быть в курсе последних направлений и тенденций в данной сфере. А производство календарей не особо эффективно, по моему мнению, в связи с тем что достигает поля зрения крайне ограниченного числа потребителей. А так же раздающие их промоутеры бывают не в меру настойчивы. Товары, выпускаемые данным заводом, являются предметом роскоши, следовательно, потребительский спрос на них не равномерен, то есть имеет сезонный характер( спрос на них повышается в преддверии праздников),а значит рекламировать их непрерывно не рационально. Из графика видно( Рис. № 7 стр. 23), что Х2(затраты на наружную рекламу в тыс. руб.) оказывают определяющее влияние на Y( объем продаж в тыс. руб.). Т.к. синие столбцы выходят за крксные линии только на этом графике( см. приложение). Что собственно не удивительно, поскольку данный вид рекламы достигает поля зрения наибольшего количества потенциальных потребителей, является не навязчивым и лаконичным способом рекламы.

Строим линейную регрессионную модель для результирующего показателя Х2

Regression Summary for Dependent Variable: Y (Spreadsheet1) R= 64046797 R?= ,41019922 Adjusted R?= ,38339009 F(1,22)=15,301 p<,00075 Std.Error of estimate: 16217,
	Beta	Std.Err. of Beta	B	Std.Err. of B	t(22)	p-level
Intercept			29777,35	11001,98	2,706544	0,012888
X2	0,640468	0,163735	721,08	184,34	3,911615	0,000748

Y=29777,35+721,08*X2

Построим доверительный интервал:

Из данного интервала следует что при уровне значимости 95% при изменении фактора Х2(затраты на наружную рекламу) на 1 тыс. руб. Y( объем продаж) изменится максимум на 721,41, а минимум на 720,74 тыс. руб.

Вывод

По проведенному анализу можно сделать вывод, что:

Объясняющая переменная Х2 (затраты на наружную рекламу) действительно значима и существует довольно сильная зависимость между Х2 и У (между затратами на рекламу и объемом продаж).

Можем составить прогноз затрат на наружную рекламу и возможную выручку. Можно сказать с вероятностью 95% что выручка на 01.08 принадлежала интервалу от 102894,5 до 86170,4, при этом затраты на наружную рекламу составят от 120,730 до 74,059.

Было рассчитано, что уровень продаж при изменении затрат на рекламу на 1 тыс. руб. на уровне значимости 95 % будет принадлежать интервалу[721,41;720,74]

Заключение

Подводя итог всему выше сказанному, стоит отметить, что реклама, как важнейшая функция маркетинга, действительно не просто изучение информации, а изучение с определённой, вполне конкретной целью воздействовать на потребительски спрос.

Проводя данное исследование, в качестве цели работы мною были достигнуты, определенные в эго начале цели: статистическое изучение объекта рекламной деятельности, моделирование и прогнозирование результатов рекламного воздействия.

В ходе проведения исследования так же были реализованы все поставленные задачи, а именно выявлен наиболее продуктивные вид рекламы, определена степень его влияния, а следовательно сделать эффект рекламы более предсказуемым, атак же снизить степень риска принимаемых рекламных решений.

На примере проведенного анализа видно, что реклама (в количественной оценке расходы на рекламу) в ювелирном производстве позволяет увеличить продажу на ювелирную продукцию и увеличить спрос. По результатам анализа, очевидно, что наиболее эффективным видом рекламы является наружная реклама. Из построенного мною доверительного интервала следует что при уровне значимости 95% при изменении фактора Х2(затраты на наружную рекламу) на 1 тыс. руб. Y(объем продаж) изменится максимум на 721,41, а минимум на 720,74 тыс. руб. Из чего следует что влияние этого вида рекламы на общий объем продаж действительно высоко. Это может быть связано с огромными преимуществами наружной рекламы, состоящие в том, что она имеет необычно высокий по сравнению с другими видами рекламы охват аудитории, так как является общедоступной и значит, рекламодатель вполне может рассчитывать на максимальное число контактов с потенциальными клиентами. Такого типа реклама лучше всего ориентированна на целевую группу. Кроме того, это самый действенный и надёжный способ рекламы, он ещё относительно недорогой - сбалансированный вариант в отношении "цена-качество".

Так же по результатам анализа, расчетов и по построению графиков видно, что XI (затраты на изготовление календарей) и ХЗ (затраты на проведение выставок) оказывают слабое влияние на У (объём продаж). Это может быть связанно с тем, что, например печатная реклама не столько дорогое, сколько не целевое вложение средств. К тому же сложно определить целевую аудиторию. Эта реклама хорошо работает на завоевание лояльности потребителей, на повышение узнаваемости бренда и поддержание благоприятного имиджа компании. Рассматривать же ее в качестве продающей наверно и не стоит. Можно предположить, что продажи растут только в том случае, если комбинировать этот инструмент с другими видами рекламы. Говоря о таком виде рекламы, как проведение выставок российского и международного масштаба нужно заметить, что несмотря на то, что затраты на этот вид рекламы, по сравнению с затратами на остальные виды, являются самыми высокими, это не приносит большого результата. Эффективность таких выставок не велика. Это может быть связано с тем, что на проведение мероприятий мало того, что требуются большие материальные затраты и далеко не каждая фирма может себе это позволить, но и с тем, что на таких выставках присутствует лишь узкий круг лиц. Ещё один недостаток - короткая продолжительность воздействия на потребителя. В заключении хотелось бы отметить, что любом случае расходы на рекламу (а в некоторых странах в некоторых отраслях они составляют около 20% стоимости изделий) — это рискованные инвестиции, которые могут и не принести желаемой отдачи.

Приложение

Рисунок № 1. Диаграмма рассеивания и гистограмма Х1

Рисунок № 2. Диаграмма рассеивания и гистограмма Х2

Рисунок № 3. Диаграмма рассеивания и гистограмма Х3

Рисунок № 4.Графики корреляции для Y и X2

Рисунок № 5. Графики корреляции для Х1 и X3

Рисунок № 6. Перекрестная корреляция Y X1

Рисунок № 7. Перекрестная корреляция Y X2

Рисунок № 8. Перекрестная корреляция Y X3

	Рисунок № 8. Перекрестная корреляция Y X3