Modelowanie elastyczności cenowych sprzedaży
Warszawa SER VIII
Kim jestem?
Olga Mierzwa
Edukacja:
- Metody Ilościowe w Ekonomii i Systemy Informacyjne
@ Szkoła Główna Handlowa - Ekonometria @ Uniwersytet w Rotterdamie
Praca:
- Konsultant aktuarialny @ Triple A - Risk Finance
Dlaczego modelowanie?
- Jaka powinna być moja reakcja, na dużą obniżkę cen konkurencji?
- Jaki powinien być optymalny poziom propocji cenowej by maksymalizować zyski?
- Jak 10% stała podwyżka cen wpłynie na zysk?
Wspieranie procesu decyzyjnego producentów (np. P&G, Danone) i sprzedawców (np. Tesco, Żabka) w opraciu o analizę danych,
a nie 'gut feel'
Jakich danych używać?
Historyczne informacje dotyczące nawyków konsumentów oraz decyzji konkurencji.
- Dane skaningowe - duże sieci
- Dane paragonowe - mały handel
Sprzedaż i jej determinanty
Czynniki wpływające na sprzedaż:
- Cena
- Akcje promocyjne
- Konkurencja
- Przeszłość
- Inne
Sprzedaż jest jedną z najważniejszych miar wyników
produktów lub marek
Model
- Model sprzedaży - Autoregressive distributed lag ADL (1,1)
log S_{it} = \alpha + \beta_{1} log P_{it} + \beta_{2} log P_{it-1} + \beta_{3} log S_{it-1} + e_{it}
logSit=α+β1logPit+β2logPit−1+β3logSit−1+eit
- Interpretacja parametrów problematyczna
-
Stacjonarność
- Szoki mają tylko tymczasowy wpływ
- Promocje nie mają permanentnego wpływu
- Stałe zmiany mogą mieć permanentny wpływ
S_{it}
Sit
sprzedaż produktu i w okresie t
sprzedaż produktu i w okresie t
P_{it}
Pit
Error Correction Model
- Error Correction Model (Hendry et al., 1984)
\Delta log S_{it} = c + \delta_{1} \Delta log P_{it} + \delta_{2} \{ log S_{it-1} - \delta_{3} log P_{it-1} \} + e_{it}
ΔlogSit=c+δ1ΔlogPit+δ2{logSit−1−δ3logPit−1}+eit
\Delta X_{it} = X_{it}-X_{it-1}, [c, \delta_{1}, \delta_{2}, \delta_{3}] = [\alpha, \beta_{1}, \beta_{2}-1, (\beta_{1}+\beta_{2})/(1-\beta_{2})]
ΔXit=Xit−Xit−1,[c,δ1,δ2,δ3]=[α,β1,β2−1,(β1+β2)/(1−β2)]
log S_{it} = \alpha + \beta_{1} log P_{it} + \beta_{2} log S_{it-1} + \beta_{3} log P_{it-1} + e_{it}
logSit=α+β1logPit+β2logSit−1+β3logPit−1+eit
- ADL
gdzie
- Dodajmy konkurencję i inne zmienne
\Delta log S_{it} = c + \delta_{1} \Delta log P_{it} + \sum_{j=1}^{J-1} \gamma_{j} \Delta log P_{jt}+ \delta_{2} \{ log P_{it-1} - \delta_{3} log S_{it-1} \} + \sum_{K=1}^K A_{k} log X_{kt} + e_{it}
ΔlogSit=c+δ1ΔlogPit+∑j=1J−1γjΔlogPjt+δ2{logPit−1−δ3logSit−1}+∑K=1KAklogXkt+eit
efekt natychmiastowy
prędkość dostosowania do równowagi dł. okresowej
efekt permanentny
Estymacja modelu
- Układ równań - każdy produkt ma swoje równanie
-
Motywacja:
- Reszty w modelach jednocześnie skorelowane
- Restrykcje i testowanie restrykcji pomiędzy równaniami
- Nie wszystkie zmienne istotne dla każdego produktu
- Efekty są wspólne pomiędzy produktami
- Estymacja za pomocą SUR (Zellner 1962)
Pytania?
OLGA MIERZWA
olga.mierzwa@gmail.com
Dziękuję za uwagę
SER
By Olga Mierzwa
SER
Spotkanie Entuzjastów R - Warszawa 19.03.2015
- 1,244