Методы маркетингових досліджень, у регионе

ВОЛГО-ВЯТСКАЯ АКАДЕМІЯ ДЕРЖАВНОЇ СЛУЖБЫ.

Дисциплина:

«Регіональне управління економіки й экономика».

РЕФЕРАТ.

на задану тему: «Методи маркетингових досліджень, у регионе».

Виконав: студент группы.

№ 015 Катан Д.А.

Проверил:

Нижній Новгород.

2002 год.

|Введение |3 | |1. Принципова схема маркетингових досліджень |4 | |2. Методи маркетингових досліджень, у регіоні |8 | |2.1. Математико-статистичні методи багатовимірного порівняльного| | |аналізу |9 | |2.2. Таксономические методи |11 | |3. Факторний аналіз |13 | |4. Кореляційний аналіз |15 | |5. Регресійний аналіз |16 | |Укладання |21 | |Використовувана література |22 |.

Економічна реформа, спрямовану формування ринкових відносин, вносить глибокі зміни у утримання і методи аналізу соціальноекономічного розвитку, підготовку яка потрібна на цього аналізу інформації. Нова система аналізу слід розробити відповідно до сучасними вимогами всіх рівнях державного устрою і господарського управления.

Відповідно виникла потреба розвитку низки нових напрямів економічного аналізу, зміни загальної його методології, зокрема і з традиційним напрямам, які. сформовану раніше практику.

У зв’язку з цим, значних змін потрібно здійснити у системі використовуваних під час аналізу статистичних показників. Вони мають, по-перше, відбивати які у економіці нові процеси та, по-друге, будуватися з урахуванням сучасної організації статистики (поступового відмовитися від суцільний звітності, зокрема і державному секторі, широко він вибіркових обстежень і переписів, досчета низки показателей).

На відміну від що існувала практики, коли змістовна сторона економічного аналізу зумовлювалася складом наявних, часом неупорядоченно сформованих показників, тепер доцільно реалізувати інший підхід до визначення системи показників — побудувати її, з та напрямів і змісту самого анализа.

1. Принципова схема маркетингових исследований.

Розробка принципової схеми маркетингових досліджень ставить целью:

— уявити у взаємопов'язаної формі механізм функціонування російської экономики;

— виходячи з того сформувати основних напрямів аналізу що відбуваються економіки процессов;

— визначити систему показників, необхідні такого аналізу. Обгрунтування такої системи має важливе значення й у розв’язання іншої щонайменше важливого завдання — визначення з урахуванням нових умов сучасних підходів до організації всієї системи статистичної інформації про те, щоб обеспечить:

— отримання нових показателей;

— зміна за необхідності методології обчислення застосовуваних показателей;

— інформаційне забезпечення потреб економічного аналізу, у целом;

— визначення принципів її подальшого розвитку системи статистичної информации.

Розробка схеми передбачає, поруч із узагальненням колишньої статистичної практики і методології економічного аналізу, теоретичне обгрунтування розроблюваної схеми. У цьому плані зазначена робота виходить поза традиційні рамки досліджень, і розробок у галузі статистики, зтикається з рішенням низки соціально-економічні проблеми перехідного периода.

Ця обставина вносить додаткових обмежень в підготовку принципової схеми аналізу. Нинішньою вітчизняної теорії економіки затяжного перехідного періоду і більше, теорії ринку нині не існує, і навряд вона найближчим часом буде створено. До того ж у сучасних умов жодна з наявних версій таких теорій неспроможна в ролі офіційної, державної. Найімовірніше, можна припустити, що у російському економічному теоретичному ринкові конкурувати ідеї різних шкіл, аналогічно, як це має місце у інших розвинених країн, де триває співіснування та розвитку монетаризму і лібералізму, з одного боку, кенсианства і теорії державного регулювання ринку України і соціального розвитку суспільства на цілому — з іншого. У Росії її, ще, подібно іншим колишнім соціалістичним країнам, сильні традиції, і вплив марксизму, і було б помилкою виключити можливості розвитку її теоретичного спадщини. З цієї гіпотези ймовірного стану економічної науки випливають такі висновки щодо характеру теоретичного обгрунтування схеми анализа:

— по-перше, він повинен виходити із обліку сучасного стану економічної теорії та здійснюватися у рамках, які перевищують практичні потреби розробки названої схемы;

— по-друге, його було б обмежити обгрунтуванням мінімуму вихідних положень, прийнятних прибічникам різних теорій для те, що розвиток останніх здійснюватиметься поза межами розробки схеми аналізу, іншими силами й інші терміни. Розробка принципової схеми була започаткована Аналітичному управлінні Держкомітету Росії навесні 1994 р. Проект принципової схеми був розглянутий на засіданні Колегії Держкомстату Росії у листопаді 1994 р., і проведена першому етапі робота схвалено. Підготовку матеріалів за схемою заплановано скоординувати з основними напрямами інформатизації державної статистики в 1995—1997 рр. Нині переважно сформульований перелік блоків і склад включених у яких показників. Передусім визначилися показники нових, нетрадиційних за змістом блоков.

Предмет маркетингових досліджень — процес соціально-економічного розвитку суспільства на різних його аспектах і взаємозв'язках — є тією ж, що у інших галузях економічної статистики. Схема маркетингових досліджень будується з урахуванням існуючої галузевої статистики, системи економічних балансів і моделей (створюваної системи національних рахунків, міжгалузевого балансу і за інших) і взаємодіє зі людськими і новими напрямами розвитку окремих розділів статистики. Разом про те вона розширює можливості системного аналізу процесу соціальноекономічного розвитку та відкриває низку інших його направлений.

Принципова схема аналізу охоплює усі наявні масиви інформації, системи економічних балансів і моделей, включаючи рівень підприємств, і визначає форми використання відповідних даних стосовно змістовний бік (напрямам аналізу), саме — вивченню, прогнозуванню і задоволенню потреб у товарах і услугах.

Рівні анализа Направления анализа:

• динаміка народного хозяйства;

• вирішення соціальних проблем;

•инфляция;

• розвиток отраслей;

• на інвестиції та технічний рівень производства;

• розвиток регионов;

• фінансове положение;

• зовнішньоекономічна деятельность;

• економічні реформы;

• економічна безопасность;

• місце Росії у світовій економіці (для регіонів — в российской).

Розшифровка основних напрямів стосовно територіальному уровню:

— динаміка і пропорції економіки, збалансованість її развития;

— вирішення соціальних проблем, життєвий рівень, збалансованість споживчого ринку, демографічні процессы;

— інфляція, динаміка цін, фінансове звернення, курс рубля;

— розвиток галузей, демонополізація і структурну перебудову виробництва, реалізація найважливіших програм регіонального развития;

— інвестиції, технічний рівень, розвиток виробничого потенциала;

— розвиток регіонів, соціально-економічне становище республік, країв, областей, районів та інших территорий;

— фінансове становище економіки, рентабельність, стан розрахунків, збалансованість бюджетов;

— зовнішньоекономічна діяльність, експорт нафти й імпорт, міжрегіональне взаимодействие;

— економічна реформа, формування багатоукладної економіки, формування ринкового середовища та інфраструктури рынка.

Кожна з них може вивчатися самостійно, разом із деякими іншими напрямами аналізу по звуженому, або повного переліку по-різному поєднанні окремих його напрямів. Вибір напрямів у кожному цьому разі буде обумовлений завданнями аналізу, його масштабом і термінами, які має визначатися заказчик.

2. Методи маркетингових досліджень, у регионе.

Є різноманітні класифікації методів економічного аналізу. Перший рівень класифікації виділяє неформалізовані і формалізовані методи аналізу. Перші засновані на описі аналітичних процедур на логічному рівні, а чи не на суворих аналітичних залежностях. До них ставляться методи експертні оцінки, сценаріїв, психологічні, морфологічні порівняння, побудови, систем показників, побудови систем аналітичних таблиць тощо. Застосування цих методів характеризується певним суб'єктивізмом, оскільки велике значення мають інтуїція, досвід, але, з іншого боку, це ж є та його гідністю, оскільки таке складне об'єкт дослідження як економіка у часто неспроможна бути з такою самою успіхом формалізований як багато технічні системы.

До другої групи ставляться методи, основу яких вмостилися досить суворі формалізовані аналітичні залежності. Відомі десятки цих методів; вони є другий класифікації. Перерахуємо деякі їх. Класичні методи аналізу господарської діяльності й фінансового аналізу: цепних підстановок, арифметичних різниць, балансовий, виділення ізольованого впливу чинників, відсоткових чисел, диференціальний, логарифмический, інтегральний, прості і складні відсотків, дисконтирования.

Традиційні методи економічної статистики: середніх і відносних величин, угруповання, графічний, індексний, елементарні методи рядів динамики.

Математика-статистические методи вивчення зв’язків: кореляційний аналіз, регресійний аналіз, дисперсионный аналіз, факторний аналіз, метод головних компонент, ковариационный ана-лиз, метод объекто-периодов, кластерний аналіз стану та інші методы.

Економетричні методи: матричні методи, гармонійний аналіз, спектральний аналіз, методи теорії виробничих функцій, методи міжгалузевого баланса.

Методи економічної кібернетики і оптимального програмування: методи системного аналізу, методи машинної імітації, лінійне програмування, нелінійне програмування, динамічний програмування, опукле програмування, методи розпізнавання образів, методи нечітких обчислень, нейросетевое моделювання і другие.

Методи дослідження операцій та теорії прийняття рішень: метод теорії графів, метод дерев, метод бейсовского аналізу, теорія ігор, теорія масового обслуговування, методи мережного планування і управления.

Більша частина з перелічених вище методів активно використовують у роботі департаменту економіки та прогнозування, економічних служб багатьох районов.

2.1. Математико-статистичні методи багатовимірного порівняльного анализа.

Останніми роками помітно зріс інтерес до методів багатовимірного порівняльного аналізу. Їх застосовують й у «якісних» науках — в галузевих економіках (особливо у економіці сільського господарства, промисловості, торгівлі, економіки підприємства) — й у науках «кількісних» (статистиці, эконометрии).

Свідченням великого інтересу до цій проблематиці служать численні публікації. Вивчення всіх таких публікацій (найчастіше це статті) і вибір із них найцінніших — завдання досить важка. Разом із тим відчувається явна нестача керівництва, яке містив б доступне виклад матеріалу, ставиться до цієї области.

У розділі описані процедури, які допомагають виявлення закономірностей в статистичних сукупностях, характеризуемых досить численним набором ознак. Щонайширша застосування під час проведення такого роду досліджень знайшли методи таксономії і пояснюються деякі процедури факторного анализа.

Діяльність Калнишевського як дослідника великій ролі грає проведення різноманітних порівняльних досліджень, яке у зіставлення даних. Такі зіставлення зустрічаються як і статистичних і економетричних дослідженнях, і у економічних дослідженнях «традиційного» типу при виконанні аналізу ринку, аналізу роботи і т.п. Як правило, такі дослідження з урахуванням моделі з гаком числом змінних, дедалі частіше з однієї або двома, що занадто спрощує реальність. Більшість економічних явищ насправді характеризується безліччю різноманітних ознак, кількість яких нерідко сягає кілька десятків. У разі проведення досліджень традиційними методами значно ускладнюється чи стає просто неможливим. Отже, виникає потреба або у пристосуванні для економічних досліджень методів, у яких застосовують у інших наукових дисциплінах, або у розробці методів. До нинішнього часу найширше застосовуються під час проведення порівняльного аналізу таксономические методи лікування й деякі методи факторного анализа.

Походження терміна порівняльний багатомірний аналіз пояснюється використанням як і таксономических методах, і у факторном аналізі поняття багатомірний об'єкт, під яким розуміють або статистичну одиницю (часто звану структурної одиницею), котру визначаємо набором значень ознак, або ознака, який заданий його значеннями на окремих статистичних одиницях. Тому поняттям багатомірний з порівняльного аналізу в економічних дослідженнях позначається низку різнорідних методів, службовців виявлення закономірностей в статистичних сукупностях, одиниці яких описуються відносно чисельним набором ознак. Застосування цих методів, в такий спосіб, розширює можливості проведення різноманітних зіставлень на багатомірних об'єктах. У таксономических методах зіставлення проводяться з допомогою матриці відстаней, а факторном аналізі — з допомогою матриці корреляций.

2.2. Таксономические методы.

У цьому розділі більшої уваги приділено таксономическим методам. Їх назва походить від двох грецьких слів: таксис (що означає розташування, порядок) і номос (закон, правило, принцип). Отже, таксономія — це наука щодо правил упорядкування й класифікації. Спочатку це поняття вживалося лише визначення науки, що займається класифікацією рослин та тварин. Зараз поняття й ефективні методи таксономії знаходять застосування упорядкування й розбивки на групи об'єктів різної природи, Не тільки біологічних. Ними став користуватися антропологи, потім географи, а останнім часом до таксономії дедалі більше вдаються представники різних економічних дисциплин.

Основним поняттям, які у таксономических методах, є так зване таксономическое відстань. Це — відстань між точками багатовимірного простору, обчислювальне найчастіше за правилами аналітичної геометрії. Розмірність простору визначається кількістю ознак, характеризуючих одиниці досліджуваної сукупності. У двоїстої ж завданню, в якої ознаки виконують роль об'єктів дослідження, розмірність простору визначається кількістю структурних одиниць. Отже, таксономическое відстань обчислюється між точками-единицами, або точками-признаками, розташованими в багатомірному просторі. Обчислені відстані дозволяють визначити положення кожної точки щодо інших крапок і, отже, визначити місце цієї точки в усій сукупності, що уможливлює їх впорядкування і классификацию.

Залежно від цілей дослідження таксономические методи можна розділити втричі групи: методи упорядкування, методи розбивки, методи вибору репрезентантів групп.

Перша група включає методи, упорядочивающие одиниці досліджуваної сукупності, до чого тут можна назвати два напрями. У випадку досягається лінійне впорядкування, й інші - нелинейное.

Лінійне впорядкування (наприклад, методом Чекановского) залежить від проектуванні точок багатовимірного простору на прямую.

Вроцлавські математики розробили так званий метод дендритов (що його також вроцлавської таксономией), у якому точки багатовимірного простору проектуються на площину, ніж досягається нелінійне впорядкування досліджуваних элементов.

Вроцлавская таксономія знаходить усе більше застосування в багатьох економічних дисциплінах підкреслив у своєму початковому вигляді, і у подальших модификациях.

Друга ж група методів оперує завданнями розбивки безлічі на групи однорідних елементів. У тому числі можна назвати метод Чекановского, пристосований щодо територіальних економічних досліджень тому, що він учи-тывается інформацію про зв’язках між всіма об'єктами (розташовані вони далеко чи близько друг від друга). Іншим широко що використовуються методом є так званий метод куль. Він менш трудомісткий, ньому інші методи, що становить його безсумнівну достоинство.

Третю групу таксономических методів діє з метою вибору репрезентантів груп. Вона має значення, особливо в перебування про діагностичних ознак, тобто. ознак, передавальних самі суттєві особливості дуже численного набору вихідних признаков.

3. Факторний анализ.

Іншим цілям служить факторний аналіз. Його назва походить від введеного Ч. Спирмэном поняття загальний чинник. Цей термін уперше вжито в психології. Ідею Спирмэна надалі розвинув Л. Л. Тэрстоун, який вважається творцем багаточинникового анализа.

Головна мета факторного аналізу — встановлення загальних закономірностей, визначальних сутність досліджуваного явища. Матеріалом, з урахуванням якого проводяться такі дослідження, служать спостереження над варіацією значень безлічі ознак, характеризуючих дане явище. Безпосереднє розкриття сутнісних закономірностей буває вельми складно, котрий іноді просто неможливо, якщо аналізованих безліч ознак виявляється настільки велика, що велика кількість інформації починає заважати розумінню найбільш істотних взаємозв'язків. Виявлення закономірностей полегшується, якщо серед аналізованих ознак знайдуться, які сильно коррелированы між собою і тому мало відрізняються одна від друга в відношенні інформацію про досліджуваному явище. У разі слід замінити групу сильно коррелированных ознак певної розрахункової «синтетичної» величиною (рівнодіючої). Отримана величина після інтерпретації (відповідної галузі досліджень) називається чинником і сприймається як одне з закономірностей досліджуваного явления.

Така заміна груп коррелированных ознак чинниками повинно бути з найменшими втратами інформації, закладеною у вихідному безлічі ознак. Теоретично повне відбиток інформації, котра міститься в деякому безлічі ознак, досягається лише тому випадку, коли кількість чинників одно числу признаков.

Нині в управлінської практиці використовується безліч соціально-економічних показників, всебічним чином характеризуючих що відбуваються процессы.

Проте задля поточного управління економікою області з цих показників є необхідними. Багаторазове опис однієї й тієї самого явища великою кількістю різних показників як не проясняє, а, навпаки, навіть затемнює картину действительности.

Дедалі більше широке запровадження автоматичної обробки даних створює небезпека «переинформирования» керівників шляхом надання їм дуже великої кількості звітів, містять докладні фактичні дані з низьким рівнем аналитичности.

Цілком доцільно тому розробити метод отримання як і меншого набору соціально-економічних показників, з допомогою яких керівники отримуватимуть необхідну інформацію про найважливіших особливостях соціально-економічних процесів, які у області. Наявність такої роду відомостей, наприклад, необхідне проведення швидкої оцінки рівня соціально-економічного розвитку районів області, що, в своє чергу, уможливлює своєчасне прийняття рішень наступний період. Адже цьому випадку увагу керівника не поглинене вивченням великого переліку аналітичних даних із невеликою кількістю узагальненої інформації, котра міститься в існуючих зведених показателях.

На цей час опубліковано дуже багато робіт, автори яких застосовують кореляційний і регресійний аналізи в економічних дослідженнях. Проте треба сказати, що деякі їх автори не приймають до уваги те обставина, що кореляційний і регресійний аналізи базуються ряд передумов вероятностного характеру, що, розпочинаючи вивченню економічних явищ, дослідник висуває певну гіпотезу про існування, характері й формі зв’язку й на завершальний етап дослідження можна з відповідний рівень ймовірності прийняти пропозицію її чи відкинути. Тому дуже часто дослідники роблять неправильні й необгрунтовані висновки, замінюючи конкретний причинний аналіз досліджуваних явищ суто формальною. При моделюванні конкретного економічного явища необхідно передусім чітко й повно сформулювати ті умови припущення та обмеження, у межах яких можна використовувати побудовану модель. Використання математичної теорії буває виправдано в того рівня, як і виконуються передумови застосування сили. У той самий саме час формальний математичний апарат ні заміняти економічний аналіз політики та інтуїцію дослідника, оскільки метою аналізу є сутність економічних закономірностей, а чи не математичні формулы.

Тобто кількісний і якісний види аналізу всі етапи побудови моделі мали бути зацікавленими в діалектичній єдності. Використовуючи кореляційний і регресійний методи аналізу економічних явищ, необхідно враховувати їх особливості: багатомірність, нечисельність (проти природними микроявлениями), швидку мінливість, дискретність, наявність випадкової компоненти. Використання цих методів може лише тоді ефективним, коли досить послідовно і обіцяє їх теоретикоімовірнісні предпосылки.

4. Кореляційний анализ.

Корреляционным аналізом називають аналіз залежностей випадкової величини випадкових аргументів на її на відміну від регресійного аналізу, під яким розуміють аналіз залежності випадкової величини від .невипадкових аргументов.

Як і кожен статистичний метод, класичний кореляційний аналіз застосуємо за певних предпосылках:

1) випадкові величини У і Х (в багатомірному разі X1, Х2, …, Хр) є вибірку з двумерной (багатовимірної) генеральної поєднанні з нормальним законом распределения;

2) окремі спостереження стохастически незалежні, тобто. значення даного спостереження нічого не винні залежати від значення попереднього і наступного спостережень (перевірка наявності автокорреляции);

3) аналітичне вираз, аппроксимирующее емпіричну криву У=1 (X) (в багатомірному разі V=f (X1, X2, …, Хр), має бути лінійним щодо своїх параметров;

4) дисперсія випадкової величини У залишається постійної за зміни величини Х (чи Xi) чи пропорційної деякою відомої функції від Х (Хi).

5. Регресійний анализ.

Застосування регресійного аналізу передбачає обов’язкову виконання передумов 2—4 кореляційного аналізу. Він тісно пов’язані з корреляционным аналізом. Але регресійний аналіз пред’являє менш жорсткі вимоги до вихідної інформації. Наприклад, проведення регресійного аналізу можливо навіть тоді деякого відмінності розподілу випадкових величин від нормального, що дуже, оскільки часто розподіл економічних величин асиметрично. При багатомірному регрессионном аналізі часто виникає проблема мультиколлинеарности, тобто. між кількома аргументами існує лінійна зв’язок чи коллинеарность — лінійна взаємозв'язок між двома показателями.

У класичному регрессионном аналізі передбачається, що незалежними перемінними відсутня лінійна зв’язок (це у економічної практиці зустрічається досить редко).

Мультиколлинеарность утрудняє проведення аналізу. По-перше, ускладнюється процес виділення найістотніших чинників; по-друге, спотворюється сенс коефіцієнтів регресії. По-третє, під час вирішення системи нормальних рівнянь щоб одержати коефіцієнтів регресії визначник близький нанівець, наслідком чого стане у себе поява безлічі оцінок коефіцієнтів регресії. Насправді вважається, що дві аргументу коллинеарны, якщо парний коефіцієнт кореляції з-поміж них по абсолютну величину дорівнює 0,8.

Більше точний метод — наступний: аргумент можна віднести до числа мультиколлинеарных, якщо коефіцієнт множинної кореляції цієї перемінної від решти аргументів більше коефіцієнта множинної кореляції між залежною перемінної і безліччю всіх незалежних переменных.

До однієї з ефективних заходів з усунення мультиколлинеарности, як свідчить практика, належить виключення з розгляду однієї чи кількох лінійно пов’язаних аргументів або залучення додаткової інформації. Інший метод усунення впливу мультиколлинеарности полягає у введенні штучної ортогональности.

Слід зазначити також, що матриця парних коефіцієнтів кореляції дозволяє певною мірою скоротити інформацію перейшовши від системи спочатку зареєстрованих параметрів до системи меншою розмірності у разі підвищення адекватності відображення досліджуваних процессов.

До того для побудови економіко-статистичних моделей в основному застосовувалися методи угруповань і нові методи кореляційного і регресійного аналізів. Необхідність розширення формального апарату економіко-статистичного моделювання пов’язані з об'єктивними труднощами, продиктованих невиконанням передумов використання кореляційного і регресійного аналізів, оскільки класична теорія ймовірностей і математична статистика створювалися стосовно аналізу явищ природи. Соціально-економічні самого явища багатомірні, різноманітні, дискретні, мають випадкову компоненту. Перелічені вище особливості економічних процесів вимагають застосування на додаток до апарату класичної статистики універсальніших методів математичного описи. Од них із шляхів розв’язання цієї проблеми є використання методів розпізнавання образів, зазвичай, на ЭВМ.

Апарат теорії розпізнавання образів дає можливість окреслити однорідні групи з великому числу ознак, знаходити залежності одночасно від кількісних і якісних чинників. Методи теорії розпізнавання образів можна використовувати на всі етапи економіко-статистичного дослідження: під час аналізу структури вибіркової сукупності, для вибору представників груп, при обробці експертних оценок.

Однак у теорії розпізнавання образів багато проблем. У розпорядженні дослідника ми маємо надійних формальних критеріїв для оцінки й порівняння різних алгоритмів і програм розпізнавання образов.

У той самий час комплексне застосування методів кореляційного і регресійного аналізів і теорії розпізнавання образів сприяє ідентифікації економетричних моделей великих розмірностей; дозволяє враховувати чинники, які мають кількісного измерения.

Зміст моделювання з допомогою комплексного застосування трьох вищевказаних методів у тому, щоб цікаву для нас залежність висловити як сукупність моделей двох типів: дискретної моделі, яка описує типологічну структуру сукупності, і системи безперервних моделей об'єктів всередині класів. Побудова дискретно-непрерывной моделі включає дві основні стадії: розбивка загальної сукупності об'єктів на однорідні частини з допомогою методів теорії розпізнавання образів і побудова кожної частини самостійної регресійної модели.

З з метою отримання узагальнених показників можна скористатися серед інших таксономічними методами чи методами факторного аналізу, причому можна також запропонувати підхід, у якому одночасно знаходять застосування й ті та інші методы.

Попередня операція, має найважливіше значення щоб одержати правильних кінцевих результатів, однакова всім процедур. Вона залежить від визначенні безлічі вихідних ознак (системи показників), характеризуючих досліджуваний объект.

Построение показників тільки із таксономических методів полягає у виконанні наступних кроків. Першої операцією є розбивка вихідного безлічі показників на підмножини однорідних елементів. Тоді елементи кожного з підмножин можна як опис певного аспекти об'єкта исследования.

Наступний крок зводиться до визначення одного ознаки, що можна розглядати, як що становить бачимо всі ознаки даного підмножини. Можна виділити два варіанти рішення цієї задачи:

— вибір одного з так званого істотного признака;

— побудова певної синтетичної величини, що є рівнодіючої всіх ознак одного підмножини і яка називається показником рівня развития.

Що стосується першого виконання завдання, тобто. визначення набору істотних ознак, чергові операції зводяться побудувати соціально-економічних показників, утворювані шляхом відповідного поєднання показників, характеризуючих різні сторони об'єкта исследования.

Натомість, прийняття другого пропозиції, отже, розрахунок значень показників рівня розвитку, — останній крок побудови показників, так як отримане значення цієї показника характеризує ті соціальноекономічні процеси, які описуються вихідними признаками.

За такої способі дії одержувані показники розвитку — шукані синтетичні соціально-економічні показатели.

Звісно ж, що розглянуті способи побудови показників лише з урахуванням таксономических методів мають певними вадами. У насправді, при користуванні суттєвими ознаками у принципі ніколи немає впевненості щодо правильності вибору саме цього, а чи не іншого ознаки, оскільки значення показників, серед яких вибираються суттєві ознаки, замало дуже відрізняються один від друга. Це означає, що роль істотного ознаки однаково добре можуть виконувати кілька признаков.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Для визначення потреби у проведенні маркетингових досліджень все організації мають проводити справжні моніторинг довкілля, наприклад пошук ознак невідповідності використовуваного комплексу маркетингу умовам ринку. Проте інформація, отримана від акціонерів, дилерів, швидше за все, стосується проблем-симптомов, а чи не базових проблем. Завдання досліджень таки є виявлення базових проблем, що у основі проблемсимптомів, вирішення яких дозволяє розробити раціональну структуру в промисловості й промислової політики у відповідності зі структурою потреб нашого суспільства та особистості. Орієнтація економіки задоволення, передусім, соціальних потреб, створення механізмів, сочетающих економічну результативність і соціальну справедливість, дасть можливість все швидше вийти з кризової ситуации.

Державні і муніципальні органи постійно починають працювати з потребами населення, задоволення яких мають ресурсами, але їх ресурси обмежені, тому використання маркетингових пріоритетів і стратегій стає особливо актуальним, оскільки дозволяє, по-перше, збільшити ефективність державних програм, тож послуг, по-друге, створює наукове підгрунтя визначення стратегії і тактики управління у відповідність до потребами населення, по-третє, оптимізує весь управлінський цикл від визначення цілей і завдань політичними лідерами до оцінки їхньої виборчих програм з погляду споживачів; по-четверте, забезпечує масову підтримку владних структур, зростання довіри до політики і активна населення державних програмах, по-п'яте, у державних службовців формується стереотип мислення, орієнтований потреби громадян. Нині, з метою налагоджування ефективного механізму ринкового регулювання, значне місце має займати вивчення функціонування економіки ринкових умов. Відповідно виникла потреба вдосконалення економічного аналізу, зміна загальної методології. У зв’язку з цим у змінах потребує система використовуваних під час аналізу статистичних показників. Вони мають, по-перше, відбивати нові ринкові процеси економіки і, по-друге, будуватися з урахуванням сучасної організації статистики (перехід від суцільний звітності до вибірковим обследованиям).

Формування ринкових відносин висуває підвищені вимоги до складу і якістю інформації, як потреб управління, так й у суб'єктів господарювання, які у ринкових умов. Існуюче стан справ у цій галузі не задовольняє новим вимогам. Необхідно формування єдиного інформаційного простору Росії. Потрібна добре продумана політика інформатизації, її територіальних підрозділів як частини інформаційного простору Росії. Єдине інформаційне простір має охоплювати також підприємства міста і організації, що й створюється первинний маркетинговий інформаційний продукт — сама маркетингова інформація. Слід організувати маркетингову службу, для збору інформації, інформаційних досліджень, необхідних підприємствам, і організаціям, функціонуючим на ринку Нижегородської области.

ВИКОРИСТОВУВАНА ЛИТЕРАТУРА.

1. Морозова Г. А., Мальцев В. А., Методологія маркетингових досліджень, у регіоні. — М.М., Видавництво ВВАГС, 1998.-132с.

2. Морозова Г. А., Управління регіоном: маркетинговий підхід. — Н.Н.

Видавництво ВВАГС, 1999.-144с.

3. Морозова Г. А., Практичний маркетинг у регіоні. — Н.Н.,.

Видавництво ВВАГС, 2000.185с.

———————————;

Микро.

Территориальный.

Отраслевой.

Макро.