Управление предприятием

(например, изменение численности населения или подключение новых групп
людей к числу потребителей данного продукта), изменение интенсивности
потребления (например, в связи со сменой сезонов, или под воздействием
рекламных мероприятий). При этом условие равномерности может не соблюдаться,
а это значит, что абсолютная величина целевой рыночной доли фирмы
в единицах проданного товара может изменяться под воздействием непредсказуемых
внешних факторов.
Число поставщиков на рынке является неизменным. Чтобы
избежать усложнения модели, исследователи не берут во внимание возможное
вторжение на рынок новых конкурентов или отказ имеющихся поставщиков
от работы на нем.
Маркетинговые усилия фирмы являются единственным эндогенным
фактором, воздействующим на действительную величину ее рыночной доли.
Все параметры маркетинговой модели мы условно разбиваем
на три класса : экзогенные, промежуточные и целевые
. Класс
экзогенных параметров образуют те параметры рынка, которые по допущениям рассматриваются
как внешние по отношению к построенной модели (например, число потребителей
на рынке или зависимость интенсиности потребления от маркетинговых усилий
компаний). То есть в модели предполагается, что никакое количественное
изменение параметров модели не повлияет на величину экзогенных параметров.
Все прочие (эндогенные) параметры модели, наоборот, являются функционально
зависимыми от уровня экзогенных параметров. Эти внутренние параметры мы
условно разбиваем на
промежуточные (используемые во внутримодельных
расчетах и не имеющие самостоятельной ценности для исследователя) и целевые (которые непосредственно контролируются исследователем, и по состоянию
которых исследователь делает те или иные выводы о состоянии рынка).
Мы предполагаем далее, что разработанная исследователем
маркетинговая модель является
функциональной , т.е. все связи между
параметрами модели вполне четко формализованы и имеют функциональное описание.
Это было бы не так, если бы исследователь затруднялся описать некую модельную
связь строго однозначно и воспользовался бы для формализации своего представления
об объекте исследования нефункциональным аппаратом (например, схемой из
арсенала нечеткой логики). В дальнейшем мы, упрощая задачу настоящей статьи,
не будем касаться вопросов построения нефункциональной модели. Возможно,
мы посвятим этому предмету специальную работу.
Если мы рассматриваем экзогенные параметры как точно измеряемые
или оцениваемые величины, то такую модель можно назвать
детерминированной или четкой . Но эта модель вне учета наличной информационной
неопределенности не выдерживает проверки на корректность. Поэтому, когда
четкая функциональная модель дополняется вероятностным описанием экзогенных
параметров, то такую модель следует назвать
вероятностной . Если
же описание экзогенных параметров модели носит нечетко-множественный характер,
то такую модель назовем
нечеткой .
Раз модель, описываемая нами, является функциональной,
то неопределеннность в отношении экзогенных параметров (назовем ее Е1)
трансформируется в неопределенность относительно уровня целевых параметров
(назовем ее Е2), причем если существует конструктивное описание неопределенности
Е1, то конструктивное описание неопределенности Е2 может быть построено
вполне точно. Так, например, если экзогенные параметры представляются
в модели как случайные величины со своими законами распределения, то целевые
параметры являются функциями случайных экзогенных параметров, а вероятностные
распределения целевых параметров строятся на основе распределений экзогенных
параметров при помощи импликативных вероятностных схем.