Выполнил: Попов Дмитрий Алексеевич

Науч. рук.: к.э.н, доц. Кононова Екатерина Юрьевна

МАГИСТЕРСКАЯ РАБОТА

на тему:

«Моделирование конкурентного взаимодействия

: аналитический и имитационный подход»

Предметная область:

Рынок потребительских товаров быстрого срока

обращения (FMCG) / сектор безалкогольных напитков /

сегмент «колы»

Объект исследования:

Моделирование конкурентного взаимодействия на рынке

дуополии без сговора

Цель:

Выявить какие утилитарные задачи могут быть решены с

помощью аналитических и имитационных моделей при

моделировании конкурентного взаимодействия на рынке

потребительских товаров

Задачи и структура работы:

Изучение предметной области (Раздел I)

Обзор FMCG рынка , подготовка исходных данных и

постановка задачи моделирования (Раздел II)

Построение и расчеты по аналитической модели

(Раздел III)

Построение и эксперименты с имитационной моделью

(Раздел III)

Выводы и заключения (Раздел III)

Результаты:

Аналитические модели выгодно использовать при

прогнозировании решений конкурента и при принятии

собственных решений об уровне цены.

Результаты расчетов аналитических моделей

целесообразно применять в имитационных моделях при

разработке и корректировке рекламной политики бренда.

Синергия применения обоих подходов даст наилучшее

стратегическое решение для победы в конкурентной

борьбе.

Бренды мировых производителей FMCG

Схема взаимодействия на FMCG рынке

Исходные данные

Цены на напитки “Coca-Cola” и “Pepsi” в ПЭТ объемами

0,5 л, 1л и 2л были собраны в крупных сетях ритейлеров,

дейстующих в столице Украины (г. Киев) за 2013-й год.

Общий объем выборки – 343 значений цен.

Источник: http://mysupermarket.org.ua

Данные об изменениях цен были занесены в БД,

созданную средствами MS Access, где они были

структурированы по названию бренда, объему ПЭТ,

названию ритейлера и дате. Для проведения анализа

данные были импортированы в сводную таблицу MS

Excell при помощи встроенных OLAP-технологий.

Средние цены (грн.) по розничным сетям г. Киева за

2013 год

Классификация розничных сетей

по уровню цен относительно

минимальной

Результат обработки и анализа данныхИсходная выборка

5.60

5.80

6.00

6.20

6.40

6.60

6.80

Coca-Cola Pepsi

Виды мат. моделей

Существующие аналитические модели

дуополии без сговора

Олигополиябез сговора

Количестрвенная

Ценовая

Модель Курно

Модель Штакельберга

Борьба за лидерство

Модель Бертрана

Динамическая ценовая конкуренция

Модель Эджворта

Модели с возрастающими предельными издержками

Модели с дифферен-цированным продуктом

1838 г.

1934 г.

1883 г.

1897 г.

1929 г.

Модель линейного города Хотеллинга

p

1+ tx = p

2+ ty

a + x + y + b = l

x =1

2l - a - b+

p2 - p

1

t

æ

èçö

ø÷

y =1

2l - a - b +

p1 - p

2

t

æ

èçö

ø÷

P1= p

1q

1= p

1a + x( ) =

1

2l + a - b( ) p

1-

p1

2

2t+

p1p

2

2t,

P2

= p2q

2= p

2b+ y( ) =

1

2l - a + b( ) p

2-

p2

2

2t+

p1p

2

2t

Развитие модели Хотеллинга на случай

дифференциации предпочтения брендов

исходные цены p1 p2

предпочтение

потребителя

x® 0 x®1выбор

потребителя

p

1= p

1+ tx

x (1- x)

p

2= p

2+ t(1- x)цены с учетом

предпочтения

Условия выбора в модели

Пусть x – предпочтение потребителя, сформированное за

счет рекламы независимо от цены, непрерывная

величина в диапазоне .

t – тариф за бренд, порог в который каждый потребитель

оценивает покупку брендовой продукции. Положим

– бюджетное ограничение, выше которой не может

быть осуществлена покупка, и положим

условие покупки продукта “Coca-Cola” :

выполнение (3) и невыполнение (4) приведет к покупке

“Pepsi”. В случае невыполнения обоих условий – отказ от

покупки

t Î{0;5}Q

Q Î{5;15}

p1+ tx £Q

p1+ tx £ p

2+ t(1- x)

ì

íï

îï

(8)

(9)

(3)

(4)

x Î[0;1]

Моделирование спроса

(метод Монте-Карло)

Число потребителей, совершивших покупку,

смоделировано методом статистических оценок.

Оценки сгенерированы

генератором случайных чисел в MS Excel значения

для 2 000 условных потребителей.

x Î[0;1], t Î{0;5}, Q Î{5;15}

Суммарный спрос

Полученная модель регрессии имеет вид:

Q = 2579,10 - 93p

1- 70,62 p

2+ e (10)

Спрос на Coca-Cola

Модель регрессии для Q1:

Q

1p

1, p

2( ) = 2318,44 - 979,04 p1+ 730,48p

2+ e

1(13)

Спрос на Pepsi

Модель регрессии для Q2:

Q

2p

1, p

2( ) = 260,66 + 886,04 p1- 801,10p

2+ e

2(14)

Фактические и модельные значения спроса

0

200

400

600

800

1000

1200

1 2 3 4 5

Coca-Cola Pepsi q1 q2

Оптимизация модели

Q1( p

1, p

2) = a

1p

1+ b

1p

2+ c

1

Q2( p

1, p

2) = a

2p

1+ b

2p

2+ c

2

ìíï

îï(15)

p1= ( p

1- z

1)Q

1= ( p

1- z

1)(a

1p

1+ b

1p

2+ c

1)

p2

= ( p2- z

2)Q

2= ( p

2- z

2)(a

2p

1+ b

2p

2+ c

2)

(17)

p1= a

1p

1

2 + b1p

1p

2+ c

1p

1- a

1p

1z

1- b

1p

2z

1- c

1z

1® max

p2

= a2p

1p

2+ b

2p

2

2 + c2p

2- a

2p

1z

2- b

2p

2z

2- c

2z

2® max

(18)

(19)

¶p1

¶p1

= 2a1p

1+ b

1p

2+ c

1- a

1z

1= 0

¶p2

¶p2

= a2p

1+ 2b

2p

2+ c

2- b

2z

2= 0

ì

í

ïï

î

ïï

(20)

2a1

b1

a2

2b2

æ

è

çç

a1z

1- c

1

b2z

2- c

2

ö

ø

÷÷

(21)

p1* =

D1

D=

2a1b

2- 2b

2c

1- b

1b

2z

2+ b

1c

2

4a1b

2- a

2b

2

p2* =

D2

D=

2a1b

2z

2- 2a

1c

2- a

1a

2z

1+ a

2c

1

4a1b

2- a

2b

2

ì

í

ïï

î

ïï

Частное решение

-1958 730,48

886 -1602,21

æ

èç

-7213,65

-4266,20

ö

ø÷

p1*

p2*

æ

è

çç

ö

ø

÷÷

=5,89

5,92

æ

èç

ö

ø÷ (22)

q1*

q2*

æ

è

çç

ö

ø

÷÷

=874

738

æ

èç

ö

ø÷

p1*

p2*

æ

è

çç

ö

ø

÷÷

=781,00

680,51

æ

èç

ö

ø÷

Преимущества ценовой политики Pepsi

5.70

5.80

5.90

6.00

6.10

6.20

6.30

6.40

6.50

6.60

март апрель май июнь июль

Pepsi Coca-Cola

5.2

5.4

5.6

5.8

6

6.2

6.4

6.6

6.8

7

2/8

/13

2/2

2/1

3

3/8

/13

3/2

2/1

3

4/5

/13

4/1

9/1

3

5/3

/13

5/1

7/1

3

5/3

1/1

3

6/1

4/1

3

6/2

8/1

3

7/1

2/1

3

7/2

6/1

3

8/9

/13

8/2

3/1

3

9/6

/13

9/2

0/1

3

10

/4/1

3

10

/18

/13

11

/1/1

3

11

/15

/13

11

/29

/13

12

/13

/13

Coca-Cola

Pepsi

Дилемма заключенного

Решение игры: (6,08; 6,19)

Реальность: (6,45; 6,19)

p1= 761,63, p

2= 1209,97.

Нерациональный выбор, сделанный “Coca-Cola”, увеличил

прибыль в следующем периоде его конкурента.

Результаты оптимизации цен на

напиток “Coca-Cola”

Суммарный эффект максимизации прибыли:

(p1*-p

1) =å 1547,54

Результаты оптимизации цен на

напиток “Pepsi”

Суммарный эффект максимизации прибыли: (p

2*-p

2) =å 1932,42

Графическое представление

5.60

5.80

6.00

6.20

6.40

6.60

6.80

февраль март апрель май июнь июль август сентябрь октябрь ноябрь декабрь

Pepsi Coca-Cola Coca-Cola* Pepsi*

Заключения

Снижение цены до уровня цен конкурента, не ведет к

увеличению рыночной доли. Ценовой фактор играет

роль, когда цены конкурентов отличаются друг от друга.

Бренд выигрывает от волновых изменений цены, если

коридор колебания цены у него уже, а средняя цена на

его товар выше, чем у конкурента.

Фирма, которая первой демонстрирует повышение цены,

теряет часть своего спроса и значительно увеличивает

прибыль конкурента, воздержавшегося от ответного

повышения своей цены.

Предельное значение своей наилучшей цены, при

известных ценах конкурента, может быть легко оценено

решением простой задачи линейной оптимизации

функции прибыли.

Неценовые факторы

собственная информация потребителя о товаре (оценка

качеств товара по личным критериям, удовлетворение от

его использования);

влияние других потребителей (советы рекомендации,

отзывы);

влияние рекламы (видео-и аудио-ролики, бигборды,

социальные сети, акции);

популярность, престижность и социальная

ориентированность бренда

Параметры неценовых факторов

Формирование потребительского выбора

Интерфейс

Базовый эксперимент

Базовый эксперимент

Базовый эксперимент

Базовый эксперимент

Эксперимент с глобальной рекламой

Эксперимент с глобальной рекламой

Эксперимент с рекламой в ритейле

Заключения

Продолжительное удержание постоянной цены на уровне

выше цены конкурента в отсутствие каких-либо

рекламных акций приводит к потере значительной

рыночной доли. При перевесе рыночной доли в свою

пользу, установление высокой цены даст возможность

получать дополнительную прибыль в краткосрочном

периоде.

Фирма, которая проводит рекламную кампанию первой,

захватывает значительную часть спроса. Для

восстановления своих позиций фирме-конкуренту

потребуется проведение более агрессивной рекламной

политики.

Выводы

В работе ставилась задача выявления возможностеи, которые могут быть реализованы методамиматематического моделирования для описанияконкурентного взаимодействия на рынке дуополии брендов.

В рамках аналитического и имитационного подходов былисформулированы постановки задач и модифицированысуществующие модели. Средствами построенных моделеи получены результаты отвечающие поставленным целям.

При разработке ценовой политики компаниями-производителелями целесообразно применение аналитического подхода для оценки шансов выигрыша их продуктами ценовой борьбы в конечных торговых точках каждой отдельной розничной сети.

Полученные при таком подходе оптимальные цены должны быть использованы как входные данные в мультиагентных моделях, которые должны быть использованы для разработки рекламных политик брендов.

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!