QİYMƏTQOYMADA XƏTTİ ASILILIQ PROBLEMİNİN HƏLLİ

XÜLASƏ

Məhsulun xüsusiyyətindən asılı olaraq bəzən qiymətin əmələgəlməsinə əlavə faktorlar təsir edir. Bu da standart qiymətqoyma yanaşmasından kənara çıxmağa zərurət yaradır. Faktorlar müxtəlif ola bilər və onların qiymətdən asılılığı pozitiv və ya neqativ artan xəttlə dəyişə bilər. Bu məqalədə qiymət və faktorlar arasında xətti asılılığı müəyyən etməklə qiymət qoyma yanaşmasını araşdırırıq.

 

METODOLOGİYA

Dəyişənlər arasındakı statistik asılılıqları korrelyasiya və reqresiya təhlili üsulları ilə öyrənmək mümkündür. Bu üsulların köməyi ilə müxtəlif məsələlər həll edilir. Reqresiya təhlininin əsas məsələsi dəyişənlər arasında asılılığın müəyyən edilməsindən ibarətdir. Korrelyasiya təhlininin əsas məsələsi isə təsadüfi dəyişənlər arasındakı əlaqənin üzə çıxarılması və onun əlaqə sıxlığının/gücünün qiymətləndirilməsindən ibarətdir. Sadə / təkdəyişənli xətdi reqresiyanı (1) və çoxdəyişənli reqresiyanı (2) aşağıdakı formulaların köməyi ilə həll etmək mümkündür.

Y ̂i=b0+b1 Xi  (1)

Y ̂i=b0+b1 X1i+b2 X2i (2)

Y ̂i – proqnozlaşdırdığımız asılı dəyişənin qiyməti

Xi – sərbəst dəyişən

b0 – intersept / kəsişmə əmsalı

b1 – slop / meyl əmsalı

 

NÜMUNƏ

Deyək ki, sərnişin daşıma xidmətini həyata keçirən şirkət xidmətinə qiymət təyin etmək istəyir. Məlumdur ki, sərnişin daşımada əsasən 2 faktor qiymətə təsir edir. Məsafə və zaman. Əgər şirkət xidmətin 1 km-ə görə maya dəyərini hesablayıbsa xətti asılılıq problemini həll etməklə qiymətin dəyişməsini müəyyən edə bilər.

İlk öncə analoji xidmətin rəqib (bir neçə rəqib üzrə də baxıla bilər) üzrə qiymətini araşdırmaqla cədvəl formalaşdırmaq lazımdır. Məsələn cədvəl 1-də qiymətlər verilmişdir.

Ünvan Qət edilən məsafə, km Gözləmə müddəti, dəq Qiymət
A 10 20 8
B 15 10 7,5
C 20 5 10
D 25 15 11
E 30 60 18
F 35 40 16
G 40 30 20

Cədvəl 1. X rəqib üzrə qiymətlər.

 

HESABLAMA ÜZRƏ NƏTİCƏ

 

Regression Statistics
Multiple R 0,9754
R Square 0,9513
Adjusted R Square 0,9270
Standard Error 1,3564
Observations 7
ANOVA
  df SS MS F Significance F
Regression 2 143,8548 71,9274 39,0937 0,0024
Residual 4 7,3595 1,8399
Total 6 151,2143
  Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95% Upper 95%
Intercept 2,0511 1,3804 1,4859 0,2115 -1,7816 5,8839 -1,7816 5,8839
Qət edilən məsafə, km 0,3463 0,0630 5,4957 0,0053 0,1713 0,5212 0,1713 0,5212
Gözləmə müddəti, dəq 0,0863 0,0354 2,4409 0,0711 -0,0119 0,1845 -0,0119 0,1845

 

Nümunə üzrə hesablamamızdan göründüyü kimi müəyyən edə bildik ki, verilmiş qiymətlər üzrə pozitiv artan xətti asılılıq var. Asılılığın gücü 95%-dən çoxdur, bu o deməkdir ki, xətti asılılıq mövcuddur. Marketinq nöqteyi nəzərdən nəticəni interpretasiya etsək onda bu nəticəni əldə etmiş olacayıq, rəqib X üzrə qiymətin məsafədən və gözləmə müddətindən asılılığı belədir:

Hər 1 km əlavə sürülən məsafəyə görə qiymət 0.35 AZN və hər 1 dəqiqə əlavə gözlənilən zamana görə qiymət 0.08 AZN artır.

Bu nəticəni bir neçə rəqib üzrə araşdırmaq da mümkündür. Əldə edilən qiymətlər üzərində statistik təhlili davam etdirməklə şirkət öz yanaşmasını seçə bilər.