Современный потребительский рынок России и портрет российского потребителя (на примере товара, региона, социальной группы и т.д.).

Содержание

Введение
1. Качество питания с точки зрения маркетинга
2. Качество питания с точки зрения потребителей
3. Эконометрический анализ качества питания
Заключение
Список использованной литературы

Современный потребительский рынок России и портрет российского потребителя (на примере товара, региона, социальной группы и т.д.).

Лишь 3% респондентов заявили, что там, где они живут, продукты не дорожают. Затруднились ответить на этот вопрос – 7%. Участников опроса спросили (в открытой форме), какие именно продукты особенно сильно подорожали там, где они живут. Чаще всего упоминались мясо и продукты из мяса (52%). На втором месте – молоко и молочные продукты (32%), далее – хлеб (28%), рыба и сахар (по 14%), фрукты (10%). Меньше 10% упоминаний пришлось на овощи, соль, яйца, муку, макароны и пр. По мнению большинства опрошенных, отечественные и импортные продукты дорожают примерно одинаковыми темпами. Так считают 52% респондентов (в Москве – 60%; в селах – 62%). Рост цен на отечественные продукты более заметен для 25% опрошенных (в мегаполисах – 35%; в больших городах – 36%), на импортное продовольствие – 3%. При этом следует отметить, что 45% участников опроса отмечают: отечественных продуктов в их городе или селе за последние два-три года стало больше. Противоположной точки зрения – их стало меньше – придерживаются лишь 13%, остальные говорят, что ничего не изменилось (29%), или затрудняются с ответом.Три вопроса были посвящены сравнению нынешнего повседневного питания россиян с тем, каким оно было в советские времена, примерно двадцать лет назад. По мнению 24% опрошенных, большинство людей питается сейчас лучше, чем тогда (чаще так полагают москвичи и жители больших городов – 31% и 36% соответственно). Тех, кто думает, что сейчас большинство питается хуже, примерно в полтора раза больше – 39%. Вариант "примерно так же" выбрали 13%, затруднились ответить на этот вопрос 23% респондентов. В качестве сегодняшние продукты проигрывают прежним, считают 50% опрошенных (в Москве – 56%). Чаще это мнение разделяют пожилые люди (старше 55 лет – 65%). Только 18% опрошенных считают, что сейчас качество продуктов выше (в больших городах – 31%). "Примерно такое же", – говорят 12% респондентов (остальные затрудняются с ответом).Вместе с тем, подавляющее большинство участников опроса (79%) уверены, что продуктов в магазинах стало больше (среди москвичей – 92%, среди жителей больших городов – 85%). Утверждают, что их сейчас примерно столько же, сколько было в советские времена, 6% респондентов, что меньше – 2%. Признающих, что продуктов стало больше, попросили объяснить, с чем это, по их мнению, связано. Рост производства продовольствия, в том числе и частными предпринимателями, отметили 24% опрошенных ("делать стали больше"; "много производителей, фермеров"). Видят главную причину продовольственного изобилия в конкуренции 10% респондентов. Некоторые отметили (4%), что стало больше продуктовых магазинов. Изредка упоминался рост покупательской способности населения – как фактор, стимулирующий производство (2%). Заметную долю ответов составляют те, в которых говорится не о росте отечественного производства продуктов питания, а о других обстоятельствах. Говорят, что стало больше импортных продуктов, 22% опрошенных. По мнению 10% респондентов, продуктов больше не стало – стало меньше покупателей. Эти люди говорят, что изобилие на прилавках обусловлено низким платежеспособным спросом: "люди не могут купить, что хотят, – вот оно и лежит"; "дефицита нет, так как дорого все стало". Еще одно объяснение состоит в том, что больше стало некачественных продуктов, подделок (4%). Некоторые же полагают, что продукты появились в магазинах, потому что их перестали отправлять за границу. 3. Эконометрический анализ качества питанияИсходные данные по Центральному Федеральному округуX – Среднедушевые денежные доходы, рубль, значение показателя за год20032004200520062007200820097211,38991,111084,413882,617084,719104,922215,5Y – Калорийность потребленных продуктов питания в среднем на члена домохозяйства за сутки, килокалорий (все домохозяйства, значение показателя за год)20032004200520062007200820092488245826302554256425502488ЗаданиеКратко охарактеризовать данные выборки. Сделать предположение о наличии или отсутствии зависимости между Y и Х и провести его предварительный анализ (с помощью поля корреляции, коэффициента корреляции, а также на основе экономических соображений). Построить уравнение линейной парной регрессии зависимости Y от Х по МНК. Пояснить экономический смысл его коэффициентов. Изобразить графически линию регрессии на одном графике с полем корреляции, сделать вывод. Оценить тесноту линейной связи Y от Х с помощью коэффициентов корреляции и детерминации. Рассчитать средний коэффициент эластичности и на его основе дать оценку силы связи Y и Х. Оценить статистическую значимость коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции на уровне значимости d=0,05. Построить доверительные интервалы для параметров линейной парной регрессии. Вывод. Оценить статистическую надежность и качество полученного уравнения регрессии в целом с помощью F–критерия Фишера и средней ошибки аппроксимации.Решение1. Краткая характеристика данных выборкиПреобразуем исходные данные в удобный для эконометрического анализа вид.ГодХ - Среднедушевые денежные доходы, руб.Y – Калорийность потребленных продуктов питания в среднем на члена домохозяйства за сутки, ККл20037211,3248820048991,12458200511084,42630200613882,62554200717084,72564200819104,92550200922215,52488Представленные исходные данные содержат значения за 7 лет с 2003 г. по 2009 г. по потребителям Центрального федерального округа. Среднедушевые денежные доходы в указанный период увеличились с 7211,3 руб. на человека до 22215,5 руб. на человека, т.е. выросли на 208% (или выросли более чем в 3 раза). Калорийность потребленных продуктов питания в среднем на члена домохозяйства за сутки в 2009 г. такая же как в 2003 г. – 2488 Ккл, но в течение указанного периода калорийность потребленных продуктов питания снижалась дол минимального значения 2458 ККл в 2004 г. и поднималась до максимального значения 2630 ККл в 2005 г.По строим поле корреляции (рис. 1).Исходя из вида поля корреляции, нельзя сделать однозначных выводов о наличии или отсутствии линейной зависимости между среднедушевыми денежными доходами потребителей Центрального федерального округа в 2003-2009 гг. и среднедушевой калорийностью потребленных продуктов питания.Рассчитаем линейный коэффициент корреляции по формуле:r=XY-X∙YσX∙σY.Заполним расчетную таблицу для определения коэффициента корреляции:№ п/пХ Y XYX2Y217211,324881794171452002847,69619014428991,124582210012480839879,216041764311084,4263029151972122863923,46916900413882,6255435456160192726582,86522916517084,7256443805171291886974,16574096619104,92550487174953649972046502500722215,5248855272164493528440,36190144Сумма99574,517732252444800,4159884585144938464Среднее14224,932533,14336063543228406550,26419781σX2=X2-X2=228406550,2-14224,932=26057957σY2=Y2-Y2=6419781-2533,142=2967,84r=36063543-14224,93∙2533,1426057957∙2967,84=0,12Т.к. коэффициент корреляции находится интервале 0 < r < 1, то характер связи между среднедушевыми денежными доходами потребителей Центрального федерального округа в 2003-2009 гг. и среднедушевой калорийностью потребленных продуктов питания прямая, т.е. с увеличением среднедушевых доходов увеличивается и калорийность потребляемых продуктов питания. Поскольку значение коэффициента корреляции близко к 0, то связь между среднедушевыми денежными доходами потребителей Центрального федерального округа в 2003-2009 гг. и среднедушевой калорийностью потребленных продуктов питания очень слабая.2. Уравнение линейной парной регрессииПроизведем аналитическое выравнивание ряда динамики. Аналитическое выравнивание проводится на основе уравнения прямой линии: у = b+aхРасчет коэффициентов а и b ведется на основе метода наименьших квадратов. Суть МНК нахождения неизвестных параметров a и b состоит в том, чтобы сумма квадратов отклонений выборочных значений yi от значений yi, найденных по уравнению регрессии, была минимальной:Необходимым условием существования минимума функции двух переменных G = G(a, b) является равенство нулю ее частных производных:В уравнениях системы раскроем скобки и после несложных преобразований получим так называемую систему нормальных уравнений для определения неизвестных параметров линейной регрессии:Решение системы можно найти достаточно легко методом последовательного исключения неизвестных (или методом Крамера):.Для нахождения коэффициентов регрессии по исходным данным используем систему уравнений:7a+99575b=1773299574,5a+1598845851b=252444800Решаем эту систему, получим:a=36063543-14224,9∙2533,1228406550∙202348593=0,0011b=2533,14-0,0011∙14224,9=2516,9Т.е. уравнение линейной регрессии имеет вид: Y* = 2516,9 + 0,0011X. Коэффициенты уравнения регрессии свидетельствуют о том, что даже при нулевом доходе потребители будут получать питание калорийностью 2517 ККл в сутки на человека (и это вполне понятно, т.к. это необходимый минимум для человека для обеспечения жизнедеятельности его организма) и с ростом среднедушевых доходов на 1000 руб. калорийность питания семьи будет возрастать на 1,1Ккл на человека в сутки. Построим на одном графике поле корреляции и линию регрессии.Вид полученного поля и линии регрессии подтверждает сделанный ранее вывод о прямой, но малой зависимости между среднедушевыми денежными доходами потребителей Центрального федерального округа в 2003-2009 гг. и среднедушевой калорийностью потребленных продуктов питания на одного члена семьи, т.к. разброс точек очень велик. Этот же вывод подтверждает и значение коэффициента линейной регрессии.3. Коэффициенты корреляции и детерминацииЗначение коэффициента корреляции было вычислено ранее и оно равно r2 = 0,12. Коэффициент детерминации (R2) — это доля объясненной дисперсии отклонений зависимой переменной от ее среднего значения. Зависимая переменная объясняется (прогнозируется) с помощью функции от объясняющих переменных.В случае парной линейной регрессионной МНК модели коэффициент детерминации равен квадрату коэффициента корреляции, то есть R2 = r2 = 0,0115. Т.е. различия в значениях зависимой переменной Y на 1,15% объясняются различиями в значениях независимой переменной X (и на 98,85% - факторами, не учтенными в уравнении регрессии).4. Средний коэффициент эластичностиСредний коэффициент эластичностипозволяет проверить, отвечают ли коэффициенты модели экономическим соображениям.