Статистическое исследование ассортиментного портфеля коллекционного товара для спорта и отдыха

brief description

Год:

2008

Автор научной работы:

Алелюхина, Ольга Александровна

Ученая cтепень:

кандидат экономических наук

Место защиты диссертации:

Москва

Код cпециальности ВАК:

08.00.12

Специальность:

Бухгалтерский учет, статистика

Количество cтраниц:

147

Оглавление диссертациикандидат экономических наук Алелюхина, Ольга Александровна

Введение.
Глава 1. Проблемы статистического исследованияассортиментарозничной торговой организации.
1.1. Особенностиассортиментногопортфеля как объекта статистического анализа.
1.2. Методологические подходы к оцениваниюспросана товары.
1.3. Подходы кпланированиюоптимальных товарных портфелей.
Глава 2. Методика комплексного статистического исследования эффективноститоварногопортфеля организации розничной торговли
2.1. Особенности оценки эффективности ассортимента.
2.2. Разработка комплексной методики исследования эффективности товарногопортфеля.
2.3. Аспекты учета эффектов замещениятоваровв ассортиментном портфеле.
Глава 3. Статистический анализ ассортиментного портфеля врозничнойторговле товарами для спорта иотдыха.
3.1. Особенности ассортимента товаров дляспортаи отдыха.
3.2. Статистический анализ динамики структуры портфеля с учетом специфики розничнойторговойкомпании.
3.3. Апробация методики на примере товаров для спорта и отдыха.

Введение диссертации (часть автореферата)На тему "Статистическое исследование ассортиментного портфеля коллекционного товара для спорта и отдыха"

Актуальность темы исследования. Массовоепотреблениематериальных благ является одним из основных черт современного общества и сопровождается формированием соответствующей системы ценностей и предпочтений.
Розничныеторговые организации, работающие непосредственно с разнородными группамипотребителейпредоставляют нужный ассортимент продукции определенного профиля, обеспечивая доступностьтоваровна местах.
В настоящее время российскимторговымкомпаниям приходится проводить ассортиментную политику в условиях присутствия на рынке большого количествапоставщикови производителей товаров, высокойконкуренциии постоянного усложнения ассортимента.
Одной из особенностей современныхтоварныхпортфелей во многих сферахторговлиявляется наличие коллекционных товаров, характеризующихся относительно коротким жизненным циклом и особенностями структурыспроса, что накладывает существенные ограничения на операцииторговойорганизации.
По оценкаманалитиковрынка розничной торговли доля коллекционноготовараот оборота розничной торговли РФ в 2007 г. составила 7-10%. По данным инвестиционной компании «Финам», каждый год рынок розничной торговли коллекционного товара в России увеличивается в среднем на 20%.
Проведенные исследования показали важность учета как специфических особенностей предприятия, его целей и ресурсов, так и факторов внешней среды в процессе принятия решений поассортиментнойполитике. Однако в научной литературе понятие оптимальногоассортиментадетально проработано только для случая потокового (неколлекционного) товара, когда применимы широко используемые методы теории управлениязапасами.
Современное состояние и тенденции развития российского рынкарозничнойторговли обусловливают целесообразность разработки методики статистического исследования оптимальногоассортиментногопортфеля коллекционного товара.
Все вышесказанное определило актуальность темы диссертационного исследования, научную и практическую значимость его результатов.
Целью диссертационного исследования является статистическое исследование ассортиментногопортфеляс учетом особенностей коллекционного товара.
В соответствии с целью исследования в диссертации были поставлены и решены следующие задачи:
• выявить особенности ассортимента крупной современной торговой организации как объекта статистического исследования;
• сопоставить методы оценивания величиныпотребительскогоспроса на товары;
• провести сравнительный анализ существующих подходов к проблеме формирования оптимального портфеля;
• усовершенствовать критерии оптимальности ассортиментного портфеля с учетом свойств коллекционности товара;
• разработать методику определения ограничений оптимизационной модели с помощью методов многомерной классификации;
• оценить влияние эффектов замещения товаров при оптимизации ассортиментного портфеля.
Объектом исследования являетсяассортиментныйпортфель коллекционных товаров для спорта и отдыха.
Предметом исследования является количественные методы анализа ассортиментного портфеля коллекционного товара для спорта и отдыха.
Информационную базу исследования составили данные Федеральной службы государственной статистики, официальных сайтов сети Internet и электронныхСМИпо теме диссертационного исследования, а также данныеуправленческойотчетности ООО «Спортмастер», оперирующей на рынке товаров для спорта и отдыха.
Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили труды ведущих российских и зарубежных ученых по статистике, экономике, организации розничной торговли и теории оптимизации.
В качестве исследовательскогоинструментарияиспользовались статистические методы многомерной классификации, исследования зависимостей, методы теории операций, многомерной оптимизации и имитационного моделирования, а также графические методы представления результатов исследования. При решении поставленных задач использовались программные средства компьютерного моделирования и статистического анализа данных: MATLAB, Statistica, Microsoft Excel.
Научная новизна состоит в разработке комплексной методики формирования оптимального ассортиментного портфеля с учетом особенностей коллекционного товара.
К числу наиболее существенных результатов, полученных лично автором и обладающих элементами научной новизны, относятся следующие:
• разработана методика комплексного статистического анализа эффективности портфеля товаров для спорта и отдыха;
• предложен статистический подход к формированию оптимального ассортиментного портфеля товаров для спорта и отдыха;
• предложена методика оптимизации портфеля коллекционного товара для спорта и отдыха с использованием метода статистического моделирования Монте-Карло;
• разработан алгоритм оценки влияния факторов замещения товаров при оптимизации ассортиментного портфеля;
• предложены методические рекомендации для определения ограничений оптимизационной модели ассортиментного портфеля с использованием результатов многомерной классификации и с учетомстратегическихприоритетов компании.
Практическая значимость заключаются в том, что основные положения и результаты работы использованы при формировании оптимального ассортиментного портфеляООО«Спортмастер».
Результаты проведенного исследования используются в учебном процессе Московского государственного университета экономики, статистики и информатики по курсу: «Статистическое исследование рынка при помощиППП«SPSS».
Апробация результатов работы. Результаты проведенного исследования докладывались и получили одобрение на 5-ой Всероссийской конференции молодых ученых, аспирантов и студентов в 2008 г.
Публикации. Основные положения диссертационного исследования нашли отражение в 5 публикациях общим объемом 1,5 п.л., все авторские, в том числе 1 статья в научном журнале, рекомендованномВАКРФ.
Структура и содержание работы обусловлены логикой, целью и задачами проведенного исследования. Работа включает введение, три главы, 15 рисунков, 8 таблиц, заключение, список использованной литературы из 112 наименований, 3 приложения.

bibliography

Заключение диссертациипо теме "Бухгалтерский учет, статистика", Алелюхина, Ольга Александровна

Выводы по главе 3
• Разработанная методика поиска эффективногоассортиментабыла успешно апробирована на реальных данныхторговойрозничной сети.
• Сделано количественное сравнение эффективноститоварногопортфеля предыдущего периода и эффективности ассортимента, прогнозируемого с помощью разработанной методики.
• Доказанопреимуществоиспользования разработанной методики перед традиционно используемымиинструментамиформирования ассортиментного портфеля.
• Разработаны практические рекомендации для учетастратегическихприоритетов развития торговой организации и динамики структуры товарного ассортимента при использовании предложенной методики оптимизацииассортиментногопортфеля.
Ассортиментныйпортфель розничной торговой организации, сформированный оптимальным образом, прямо воздействует на результатысбытовойдеятельности, что позволяет управлять долеймаржинальногодохода и, следовательно, долейчистойприбыли в выручке компании. При неоптимальномассортиментепроисходит снижение уровня прибыли, потеряконкурентныхпозиций на перспективных потребительских итоварныхрынках и, как следствие этого, приводит к снижению экономической устойчивости предприятия.
Цель диссертационной работы определила круг рассматриваемых задач. В соответствии с поставленной целью в рамках нашей работы были успешно решены следующие задачи:
• разработана комплексная методика статистического анализа эффективностипортфелятоваров для спорта и отдыха;
• предложен статистический подход к формированию оптимального ассортиментного портфелятоваровдля спорта и отдыха;
• предложено использование метода Монте-Карло для учета статистических свойствспросапри оптимизации портфеля коллекционноготоварадля спорта и отдыха;
• разработан подход к оценке влияния факторов замещения товаров при оптимизации ассортиментного портфеля;
• предложены методические рекомендации для определения ограничений оптимизационной модели с использованием результатов многомерной классификации и с учетом эффектов замещения и стратегических приоритетов компании.
Создание оптимального ассортиментного портфеля является одной из базовых задачрозничныхторговых организаций, т.к. оказывает влияние на всю цепочку создания конечной стоимости товара дляпотребителяи эффективность операций стоваром.
Проведенный анализ литературы показал, что недостаточное внимание уделяется проблемепланированиязакупок и продаж коллекционного товара, который составляет существенную часть ассортимента многих розничныхторговыхсетей. Также в литературе отсутствует изложение систематических подходов к проблеме оптимизации ассортимента.
Нами выявлены значительные ограничения применения существующих подходов, в частностилогистическихмоделей управления запасами, к задаче формирования эффективного портфеля, содержащего коллекционныетовары. К таким серьезным ограничениям относится отсутствие достаточной для анализа достоверной ретроспективы показателей, сложность оценки экономической эффективности товара, а также постоянное усложнение структуры ассортимента современных розничных торговых организаций.
В результате проведенного сравнительного анализа методов оценивания спроса на товары был выбран подход, позволивший решить поставленную задачу прогнозирования спроса с учетом имеющихся ограничений, как самих методов, так и специфики исследуемого товара. Использование комбинированного подхода к оценке спроса на коллекционныйтовар(построение точечного прогноза на основе анализа временных рядов и получение стохастических характеристик параметров спроса методом статистических испытаний Монте-Карло) позволило получить достаточную степень точности прогноза.
В диссертации рассмотрены некоторые современные подходы к постановке и решению проблемы оптимизации товарного ассортимента. Проведенный сравнительный анализ исследований выявил существующую тенденцию к оценке эффективности портфеля не столько вмаркетинговомсмысле, сколько в рамках общей проблемы повышения эффективности деятельности торговой организации в целом. Необходимым является требование соответствия полученного оптимального портфеля целям и задачам, поставленным передменеджментомкомпании. Существующие методики отличаются в основном степенью охвата бизнес-процессов, т.е.комплексностьюоптимизационной модели, критерием эффективности или методом его построения в случаемногокритериальности, а также применяемыми методами прогнозирования спроса. В системе взаимосвязанных бизнес-процессов торговой организации для достижения положительного экономического эффекта от процесса оптимизации ассортимента, являющегося основным источником создания стоимости для торговой компании, необходимо принятие определенных допущений. Предполагается, чтопрочиеучастники процесса оперируют на достаточном и фиксированном уровне эффективности, если не представляется возможным непосредственное влияние нарезультативностьих операций.
Использование критериямаржинальнойприбыли хорошо зарекомендовало себя в задачах повышения эффективности основной деятельностирозничнойторговой компании, что позволило обосновать его применение и для задачи оптимизации товарного ассортимента.
В работе был проведен анализ перспективных подходов к решению аналогичных задач, на основе которого была разработана оптимизационная модель с использованием стохастического спроса, и комплексная методика статистического анализа эффективности ассортиментного портфеля.
В использованной стохастической модели при прогнозировании спроса предполагался нормальный закон распределения. Параметры закона распределения, среднее и дисперсия, вычислялись для каждого товара по историческим данным по каждойтоварнойкатегории. Реализация осуществлена с помощью метода статистических испытаний Монте-Карло в среде MATLAB.
Формирование оптимального ассортимента торговой организации основывается на определении объемовзакупоктоваров будущей коллекции, обеспечивающих максимальнуюприбыльот реализации данной коллекции, с учетомудовлетворениябюджетного ограничения и системе частных ограничений по отдельным группам товаров.
Бюджетноеограничение в модели представляет собойпрогнознуюоценку объема закупок всей коллекции, заданную с учетом влияния внешних и внутренних факторов, таких как рост сети, интенсивность и направление региональной экспансии, ростцелевойаудитории.
Ограничения на переменные задаются либо в виде интервала, в котором может изменяться объемзаказаконкретной товарной позиции, либо в видецелевогозначения объема закупок для некоторой группы товаров. В ограничениях первого типа учитывается динамика структуры ассортимента, которая выявляется в ходе предварительного анализа портфеля методами многомерной классификации. Для оценки границ указанного интервала делается экспертная оценка таких факторов, как: минимально необходимый объем заказа для представления товара в торговой сети,торговыемощности, различные логистические ограничения. В дальнейшем интервал уточняется.
Для учета взаимных корреляций спроса предложена методика количественного учета эффектов замещения товаров, составляющихпортфель.
Эффект заменимости товаров оценен с помощью относительного критерия, учитывающего отношение розничных цен товаров и относительныйрейтингизвестности брендов, представленных в рамках одной категории ассортиментного портфеля.
Проведенная апробация методики на примере крупной розничной торговой сетиООО«Спортмастер» показала высокую эффективность разработанной методики.
Разработанная методика имеет практическую значимость для задач управления эффективностью ассортимента торговой организации.
Приводимые автором методические рекомендации по использованию методики позволяют обеспечить воспроизводимость полученных результатов для случая ассортимента произвольной структуры и количественного наполнения, не только для товаров для спорта и отдыха.

Список литературы диссертационного исследованиякандидат экономических наук Алелюхина, Ольга Александровна, 2008 год

1. Айвазян С.А,МхитарянB.C. Прикладная статистика и основыэконометрики, М: ЮНИТИ, 1998.
2.АлелюхинаО.А. Размер спортивного рынка Европы итемпыего роста в различных странах.// Математико-статистический анализ социально-экономических процессов. Межвузовский сборник научных трудов.Выпуск4.-М.: МЭСИ, 2007. 0,2 п.л.
3.АлелюхинаО.А. Объем рынка мировойрозничнойторговли.// Математико-статистический анализ социально-экономических процессов. Межвузовский сборник научных трудов. Выпуск 4. — М.:МЭСИ, 2007 0,2 п.л.
4. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1996.
5.АндрейчиковА.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез,планированиерешений в экономике. М:Финансыи статистика, 2000.
6. Ануфриев И., Смирнов А., Смирнова Е. MATLAB 7.0 в подлиннике. -СПб.: БХВ-Петербург, 2005.
7.АттетковА.В., Галкин С.В., Зарубин B.C. Методы оптимизации. — М.:Изд-воМГТУим. Н.Э.Баумана, 2003.
8.АфанасьевМ. Ю. Исследование операций в экономике: модели, задачи, решения: учеб. пособие / М. Ю. Афанасьев, Б. П.Суворов. М. : ИНФРА-М, 2003.
9. Бабешко JI.O. Основыэконометрическогомоделирования. — М.: URSS, 2006.
10. Базара М., Шетти К. Нелинейное программирование. Теория и алгоритмы: Пер. с англ. М.: Мир, 1982.
11. П.Балмаев Б.Г. Повышениеприбылив розничной торговле на основе оптимизацииассортиментатоваров и обслуживания : Дис. . канд.экон. наук : 08.00.05 Новосибирск, 1996
12.БауэрсоксД.Дж., Клосс Д. Д.Логистика: интегрированная цепь поставок. -М.: Олимп-Бизнес, 2001.
13.БашинаО.Э. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 2005.
14.БеляевскийИ.К. Маркетинговое исследование: информация, анализ, прогноз. М.: Финансы и статистика, 2005.
15.БеляевскийИ.К. Статистика рынка товаров и услуг. М.: Финансы и статистика, 2003.
16. Берман Б., Эванс Дж.Розничнаяторговля. Стратегический подход: пер. с англ. — М.: Вильяме, 2008.
17.БерндтЭ.Р., Практика эконометрики: классика и современность :Учебник для студентов вузов, обучающихся по специальностям экономики и управления / Пер. с англ. Под ред. С.А. Айвазяна М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005.
18.БернстайнЛ.А. Анализ финансовой отчетности: теория, практика и интерпретация: Пер. с англ. -М.: Финансы и статистика, 2003.
19.БешелевС.Д., Гурвич Ф.Г. Математико — статистические методы экспертных оценок. М.:Статистика, 1980.
20.БрейлиР., Майерс С. Принципыкорпоративныхфинансов. М.: Олимп-Бизнес, 2007.
21.ВейтцБ. А., Леви М. Основы розничнойторговли. Санкт-Петербург: Питер, 2001.
22.ВенсельВ.Б. Интегральная регрессия и корреляция: Статистическое моделирование рядов динамики. -М.: Финансы и статистика, 1983.
23.ВентцельЕ.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. М.: Высшая школа, 2001.
24.ВиленскийП.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика: Учеб. пособие. М.: Дело, 2002.
25.ВолковаВ.Н. Системный анализ и принятие решений: Словарь-справочник. Учебное пособие для вузов. М.: Высшая школа, 2004.
26.ГладковЛ.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. -М.: Физматлит, 2006.
27.ГромыкоГ.Л., Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учеб. — 4-е изд., М.: Финансы и статистика, 2003.
28.ДанченокЛ. А., Иванова А.Г.Маркетинговоеценообразование: политика, методы, практика. Учебное пособие. — М.: Эксмо, 2006.
29. Дж. Ферни, С. Ферни, К. Мур Принципы розничной торговли: пер. с англ. -М.: Олимп-Бизнес, 2008.
30.ДоугертиК. Введение в эконометрику: Учебник. 2-е изд. М: ИНФРА-М, 2004.
31. Дрейнер Н.,Смит, Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х кн. — М.: Финансы и статистика, 1986.
32.ДрогобыцкийИ. Н., Бабешко Л. О.,БаусовЛ. И., Абланская Л. Экономико-математическое моделирование: Учебник для студентов вузов. М.: Экзамен, 2006.
33.ДубровA.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М: Финансы и статистика, 2000.
34.ДуброваТ.А. Статистические методы прогнозирования, М:ЮНИТИ, 2003.
35.ЕмельяновА. А., Власова Е. А.,ДумаР. В. Имитационное моделирование в экономических информационных системах; под ред. А. А. Емельянова. М. : Финансы и статистика, 2002.
36.ЕрмаковС. М. Метод Монте-Карло и смежные вопросы. М.: Наука, 1975.
37.ИльенковаС.Д. Микроэкономическая статистика. М.: Финансы и статистика, 2004.
38.ИнтрилигаторМ. Математические методы оптимизации и экономическая теория. М.: Айрис-Пресс, 2002.
39. Исследование операций в экономике / под ред. Н.Ш.Кремера, М.:"Юнити", 1997.
40.КарлбергК. Бизнес-анализ с помощью Microsoft Excel: пер. с англ. — М.: Вильяме, 2007.
41.КендэлМ. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981.
42.КобелевН.Б. Практика применения экономико-статистических методов и моделей. -М.: «Финстатинформ», 2000.
43.КостинаГ.П., Башмакова М.М. Управлениеассортиментомпроизводимой продукции и его превентивное планирование с использованием методологии комплексного подхода и аналитического моделирования.//Менеджментв России и за рубежом, 2003.-№6.- С. 3941.
44.КотлерФ. Основы маркетинга. СПб.: Вилльямс, 2006.
45.КузнецовЮ.Н., Кузубов В.И., Волощенко А.Б. Математическое программирование. М.: Высшая школа, 1980.
46.ЛаричевО.И. Теория и методы принятия решений. Учебник. М.: Логос, 2002.
47.ЛесинВ.В., Лисовец Ю.П. Основы методов оптимизации. М.: Изд-воМАИ, 1995.
48.ЛукашинЮ.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М: Финансы и статистика, 2003.
49.МазмановаБ. Г. Методические вопросы прогнозированиясбыта.// Маркетинг в России и за рубежом, 2000. -№11.
50.МещеряковА.И. Управление эффективностью российскойторговойкомпании на основе оптимизациитоварногоассортимента : Дис. . канд. экон. наук : 08.00.05 Москва, 2003
51.МещеряковА.И. Цели и эффективность управления в торговой компании // Сборник научных статей. Выпуск 5 М.: МЭСИ, 2002.
52.МиркинБ.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974.
53.Мироваяэкономическая мысль. Сквозь призму веков. — М.: Мысль, 2004.5 8.МироновскаяМ.В. Модели оценки менеджментаакционернойкомпании. Дис. канд. экон. наук. СПб, 2001.
54. Модели и методы теориилогистики, под ред. B.C. Лукинского B.C. Санкт-Петербург: Питер, 2003.
55.МоисеевН.Н., Иванилов Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации. М.: Наука, 1978.
56.НиколаеваМ.А. Товароведение потребительских товаров: Теоретические основы: Учеб. -М.: Норма, 2003.
57.НиколаеваО.Е., Шишкова Т.В. Управленческий учет. Учебник, изд.6. -М.: URSS, 2006.
58.НиколаеваТ.И. Системная оценка эффективностикоммерческойдеятельности предприятий торговли. Маркетинг в России и за рубежом. 2000. - №4.
59.ОдинцовБ.Е. Обратные вычисления в формировании экономических решений. Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2004.
60.ПетуховаИ.В., Петухова Н.В. Прогнозирование емкости рынка отдельных групптоварови услуг. // Маркетинг в России и за рубежом, 2000. -№5.
61.ПигуноваО. Ассортиментная концепция предприятия торговли //Маркетинг, 2003. №1. - с. 68-74
62.ПиндайкР., Рубинфельд Д. Микроэкономика. М.: Дело, 2000.
63.РыжиковЮ.И. Планирования многономенклатурных запасов при вероятностномспросе. Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. 1968.
64.СинкинА. Ю. Оптимизация товарного ассортимента торговойфирмына региональном рынке : Дис. . канд. экон. наук : 08.00.05 Ижевск, 2004.
65.СкрипкинА.В. Система оптимизации ассортимента в условияхинновацийна предприятиях малого и среднегобизнеса: Дис. канд. экон. наук : 08.00.05 СПб., 1999.
66.СобольИ.М. Метод Монте-Карло. -М.: Наука, 1985.
67.СолодовниковА.С. Математика в экономике, части 1,2. М.: Финансы и статистика, 2005.
68.СолодовниковА.С., Бабайцев В.А., Браилов А.В.,ШандраИ.Г. Математика в экономике.: Учеб.: В 2-х чч. 42. М.: Финансы и статистика, 2000.
69. Статистическое моделирование экономических процессов, сборник научных трудов. Под ред.ЛившицаР.А. Новосибирск: Наука, 1991.
70. Сток Д.Р.,ЛамбертД.М. Стратегическое управление логистикой. М.: ИНФРА-М, 2005.
71. ТахаХ.М. Введение в исследование операций. М.: Вильяме, 2001.
72.ТейлГ. Экономические прогнозы и принятие решений. М.: Прогресс, 1981.
73. Теория статистики: Учебник / Под ред. Р.А.Шмойловой. 2-е изд., доп. и перераб. - М.:Финансы и статистика, 1998.
74. Терещенко К. Основы розничной торговли. Международный опыт в практических решениях. — М.: Издательство Антона Жигульского, Русское профессиональное издательство, 2007.
75. Управлениезапасамии бюджетирование продаж // Экономика и время, 2000. -№Ю.
76.ФедосеевВ.В., Эриашвили Н.Д. Экономико-математические методы и модели вмаркетинге. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.
77.ФоминЯ.А. Диагностика кризисного состояния предприятия: учеб. пособие. М.: Юнити, 2003.
78.ФортунаМ.Ю. Совершенствование планирования структуры ассортимента продукции в условиях финансовой стабилизации предприятий. Дисс. канд. экон. наук. М., 1998
79. Хартли JI. Статистика: первая книга. М.: Финансы и статистика, 2004.
80. Хеннан Э. Многомерные временные ряды. Пер. с англ. -М.: Мир, 1974.
81.ЦисарьИ, Нейман В. Компьютерное моделирование экономики. М.: Диалог-МИФИ, 2002.
82. Ayhan Hayriye Dai, Jim Foley, R. D. Wu Joe, (2004) Newsvendor Notes. ISyE 3232 Stochastic Manufacturing & Service Systems., A simulation optimization approach problem for 2-product newsvendor problem
83. Blitzer C.R., P.C. Clark and L. taylor, eds. (1945). Economy Wide Models and development planning. Oxford U. Press.
84. Boylaud О., Nicoletti G. Regulatory reform in retail distribution //OECD Economic Studies. Paris, 32,2001/1. - p.253-274.
85. Chang M.-H., Harrington J.E. Centralization vs. decentralization in a multi-unit organization: a computational model of a retail chain as a multi-agent adaptive system // Management science. Providence, 2000. Vol. 46, Jfe 11.-p. 1427-1440.
86. Franses P.H., Time series models for business and economic forecasting, Cambridge University Press, 1998
87. K. Rajaram. Assortment planning in fashion retailing: methodology, application and analysis. European Journal of Operational Research, Volume 129, Issue 1,15 February 2001, pp. 186-208.
88. Lall U., Recent Advances in Nonparametric Function Estimation: Hydraulic Applications, Reviews of Geophysics, 33, 2, pp. 1093-1102, 1995
89. Li, J., Lau, H., and Lau, A.H. 1991. "A two-product newsboy problem with satisficing objective and independent exponential demands." HE Transactions 23, 29-39.
90. Lodree E.J., Geiger Jr., C.D. A Simulation Optimization Approach for the Two-Product Newsvendor Problem. 2003 Business and Industry Symposium. The Society for Modeling & Simulation International (SCS) Publications.
91. Manne A.S. and H. Markowitz, eds. (1963). Studies in Process Analysis.1. New York.
92. Mitchell M. An Introduction to Genetic Algorithms. Cambridge. MA: MIT Press, 1999.98,Ortmeyer G., Quelch LA., Salmon W. Restoring credibility to retail pricing // Sloan management rev. Cambridge, MA, 1991. - Vol.33, N 1. p,55-66.
93. Р. Mileff, К. Nehez. An Extended Newsvendor Model for Customized Mass Production, pp. 169-186. Advanced Modeling and Optimization, Vol. 8, 2 November, 2006.
94. Peter Jackel (2002). Monte Carlo methods in finance. John Wiley and Sons.
95. Ramaswamy S. Portfolio selection using fuzzy decision theory. — Basle: Bank for International Settlements working paper № 59, November 1998. —29 p.
96. Sadowski W. A few remarks on the assortment problem // Management science. -Providence, 1959. Vol. 6, № L- p.13-24.
97. Sen, A. and Zhang, A.X. 1999. "The newsboy problem with multiple demand classes." IIE Transactions 31, 431-444.
98. Van Hcrpen E., Pieters R, Assortment Variety: Attribute versus Product-Based, — Tilburg, Netherlands: Center for Economic Research working paper No. 2000-58, June 2000, — 35 p.
99. Параметры генетического алгоритма оптимизации (MATLAB M-file)function X,FVAL,REASON,OUTPUT,POPULATION,SCORES. = Ia6aIao6u AA %% This is an auto generated M file to do optimization with the Genetic Algorithm and
100. Direct Search Toolbox. Use GAOPTIMSET for default GA options structure.
101. Fitness function fitnessFunction = . ; %%Number of Variables nvars = [] ;1.near inequality constraints Aineq = . ; Bineq = [] ;1.near equality constraints1. Aeq = . ;1. Beq = . ;1. Bounds1. = . ;1. UB = . ;
102. X,FVAL,REASON,OUTPUT,POPULATION,SCORES. =ga(fitnessFunction,nvars,Aineq,Bineq,Aeq, Beq,LB, UB,nonlconFunction,options);
103. Примерпредоставлениядополнительных аналитических материалов при анализе влияния эффектов замещения втоварнойкатегории1. Одежда Basic Sport».1. Матрица заменимости.
104. На к минование Известность Цена ТШ ТШ ТПЗ ТП4 ТШ ТП6 ТП7 ТП8 ТП9 ТП1(1 TII11
105. ТП1 1 52 0,66 1.06 0.64 1.02 •1. ТП2 3 24 0.67 0.45
106. ТПЗ 2 277 • ф • 0.50
107. ТП4 7 13 щ * „ а 0.89
108. ТЕ 15 2 42 1.52 0.89 1.61 0.96 1.55 0.39
109. ТП6 . 43 0,95 0.55 • 0.62 0.60 0,97
110. ТП7 2 47 1,57 0.92 1.04 1.66 1.61 •
111. ТП8 1 49 0.98 . - 0.64 1.04 0.621. ТП9 10 22 2.24 1.51 1. ТГПО 10 8 • А
112.ТПП7 146 * - - - - - - -1. Параметры:
113. Вес критерия относительной известностибренда: а=0.7
114. Вес критерия относительной цены: 1-а=0.3 Ограничение р=0.5
115. Нормированные потенциальныепродажив категории "Одежда Basic Sport"06 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 1. ТП2 ТПЗ ТП4 ТП5
116. Форма представления аналитических материалов
117. Наименование ПОЗИЦИИ Кластер Эффект замещения, (потенциальные нродяжн) KPIТекущиеограничения Новые ограничения1. Товарная позиция 1 1.Товарнаяпозиция 2