Маркетингово прогнозиране

  • Представяне на дисциплината
  • Учебна програма
  • Учебни материали
Образователна степен: Бакалавър
Кредити: 7
Курс/семестър: 4 курс, 7 семестър (зимен)
Титуляр: доц. д-р Тодор Кръстевич
Асистент: гл. ас. д-р Маруся Иванова

Обект на изучаване са съвременните методи и техники за прогнозиране на търсенето (респ. продажбите) на равнища пазар, продуктова категория, търговска марка. Наред с класическите методи за изглаждане, декомпозиране и екстраполиране на динамични редове, се разглеждат и „макро” модели за маркетингово прогнозиране (като напр. дифузионните модели), както и методи за прогнозиране на потребителския избор (choice-модели от латентен клас). При успешно завършване курса студентите ще са в състояние да изготвят акуратни дългосрочни и краткосрочни количествени прогнози на маркетинговите феномени.

Освен въведение в модерния арсенал от методи и инструменти за изготвяне на формални прогнози, поддържащи маркетингови решения, курсът цели и създаване (възпитаване) на аналитични, евристични и софтуерни умения у бъдещите маркетингови специалисти. Курсът е задължителна прелюдия към материята, свързана с разработването на маркетингови планове, която е обект на разглеждане от дисциплината „Маркетингов мениджмънт”.

За успешното и бързо усвояване на знанията, предлагани в курса, от обучаемите се очаква средно равнище на компетентност по статистика, икономически теории, математика, маркетингови изследвания и информационни технологии.

УЧЕБНО СЪДЪРЖАНИE

Тема първа: Обекти на прогнозиране в маркетинга: обзор, йерархия, времеви хоризонти, функционални области на решения.

Тема втора: Източници на данни за маркетингово прогнозиране: статистически данни,   експертни оценки, динамични редове.

Тема трета: Обзор на методите и инструментите за прогнозиране в маркетинга. Методи за прогнозиране на базата на експертни и/или потребителски оценки. Методи за прогнозиране на базата на статистически динамични редове. Основни статистически показатели за измерване акуратността на прогнозите.

Тема четвърта: Понятия и инструменти за анализ и декомпозиране на динамични редове. Плъзгащи се средни, класическо (адитивно и мултипликативно) декомпозиране, сезонно декомпозиране. Прогнозиране на базата на декомпозирането.

Тема пета: Методи за експоненциално изглаждане: принципи и общ преглед. Класификация на Пегелс. Просто двойно експоненциално изглаждане. Метод на Холт. Метод на Холт/Уинтър. Сравнителен анализ.

Тема шеста: Регресионно-аналитични методи за прогнозиране. Еднофакторен и многофакторен регресионен анализ на динамични редове. Линейност/ нелинейност. Избор на предиктори (стъпков подход). Валидиране. Прогнозиране с регресионни модели.

Тема седма: ARIMA-модели І: Въведение в методологията на Бокс/Дженкинс. Антокорелация и кроскорелация в динамичните редове. Стационарност на динамичните редове. ARIMA-процеси. Отчитане на сезонността в ARIMA моделите.

Тема осма: ARIMA-модели ІІ: Идентификация на модела и оценка на параметрите. Диагностика на ARIMA-модела. Прогнозиране с помощта на ARIMA-модели.

Тема девета: Авангардни методи за прогнозиране І: регресия с ARIMA; динамични регресионни модели; анализ на интервенциите; многомерни авторегресивни модели; спектрален анализ;

Тема десета: Авангардни методи за прогнозиране ІІ: Приложение на изкуствени невронни мрежи в маркетинговото прогнозиране.

Тема единадесета: Модели за дългосрочно прогнозиране: Дифузионни модели за прогнозиране. Прогнозиране по аналогия. Комбиниране на иконометрични с експертни оценки в прогнозирането. Сценариен анализ и Монте-Карло-симулации в прогнозирането.

Тема дванадесета: Изграждане и приложение на комплексни йерархични и интерактивни модели за прогнозиране в маркетинга. Обзор и проблеми при избора на подходящи софтуерни приложения.

Няма налични учебни матерали. За повече информация, моля обърнете се към преподавателите.