Ekonometryczne modelowanie popytu konsumpcyjnego na podstawie danych dziennych

• Druk: Toruń, 2009
• Autor: Marcin Błażejowski
• Wydawca: Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Mikołaja Kopernika

„Dotychczas modelowanie popytu w polskiej literaturze statystyczno-ekonometrycznej bazowało na danych przekrojowych i przekrojowo-czasowych [...]. Książka Marcina Blażejowskiego ma niewątpliwie nowatorski charakter na rynku polskim w zakresie ekonometrycznego modelowania popytu konsumpcyjnego na podstawie danych dziennych [...]. Wyniki prezentowane w recenzowanej pracy są przykładem rzetelnie przeprowadzonych badań, dociekliwości Autora, dbałości o wiarygodność i obiektywność rezultatów".
Fragment recenzji wydawniczej prof. dr. hab. Marka Walesiaka

• Kategorie:
  1. Ebooki i Audiobooki »
  2. Ebooki »
  3. Ekonomia, biznes
• Język wydania: polski
• ISBN: 978-83-231-2320-0
• ISBN druku: 978-83-231-2320-0
• Liczba stron: 298

Wstęp / 9

Rozdział 1.  Teoretyczne aspekty analizy popytu konsumpcyjnego / 15
1.1.    Rys historyczny modelowania popytu / 15
1.2.    Podstawy teoretyczne analizy popytu / 21
1.2.1.    Elementy teorii wyboru konsumenta / 21
1.2.2.    Popyt oraz funkcje popytu / 24
1.3.    Założenia ekonometrycznego modelowania popytu / 30
1.4.    Funkcje popytu na podstawie szeregów obserwacji dziennych / 36

Rozdział 2.  Ekonometryczne modele popytu konsumpcyjnego / 40
2.1.    Charakterystyka szeregów obserwacji dziennych / 40
2.2.    Analityczne funkcje popytu, ich charakterystyki oraz własności / 43
2.3.    Definicje oraz metody wyznaczania elastyczności popytu /  48
2.3.1.    Elastyczność popytu w punkcie / 49
2.3.2.    Różnicowa oraz łukowa elastyczność popytu / 52
2.3.3.    Elastyczność popytu według koncepcji metody pomiaru efektów oddziaływania zmiennych / 55
2.3.4.    Definicja oraz wyznaczanie cenowej elastyczności opakowaniowej / 58
2.4.    Specyfikacja modelu popytu według koncepcji dynamicznych modeli zgodnych / 61
2.4.1.    Podstawowe informacje o metodologii dynamicznych modeli zgodnych / 61
2.4.2.    Wybór postaci analitycznej dla potrzeb modelowania popytu na podstawie danych dziennych / 66

Rozdział 3.  Modele „bąbli promocyjnych" / 73
3.1.    Charakterystyka zjawiska „bąbla promocyjnego" / 73
3.2.    Identyfikacja wystąpienia efektu „bąbla promocyjnego" / 86
3.3.    Modelowanie efektu „bąbla promocyjnego" / 89
3.3.1.    Modele odpowiedzi rynku oraz funkcje odpowiedzi impulsowych / 89
3.3.2.    Model funkcji transferowej / 93
3.4.    Modele wielorównaniowe jako narzędzia opisu efektów promocyjnych / 98
3.4.1.    Funkcje odpowiedzi impulsowych w modelach VAR / 101
3.4.2.    Modele strukturalne / 107

Rozdział 4.   Funkcje popytu oraz funkcje sprzedaży na przykładzie proszków do prania / 115
4.1.    Przygotowanie danych empirycznych / 115
4.2.    Modele popytu dla wybranych marek proszków do prania / 117
4.2.1.    Empiryczne modele popytu / 117
4.2.2.    Wyznaczanie ocen elastyczności popytu w punkcie / 127
4.2.3.    Elastyczności cenowe zgodnie z koncepcją metody pomiaru efektów oddziaływania zmiennych / 133
4.2.4.    Podsumowanie wyników przykładu empirycznego modelowania popytu na podstawie danych dziennych dla rynku proszków do prania / 135
4.3.    Wielorównaniowe modele rynku oraz funkcje sprzedaży na przykładzie rynku proszków do prania / 137
4.3.1.    Przykłady identyfikacji wystąpienia efektu „bąbla promocyjnego" / 138
4.3.2.    Ekonometryczny model mikrorynku według metodologii wektorowej autoregresji / 140
4.3.3.    Ekonometryczny model mikrorynku o równaniach współzależnych na przykładzie proszków do prania / 151
4.4.    Porównanie wyników analizy elastyczności cenowych popytu na podstawie modelowania jedno-i wielorównaniowego / 171
4.4.1.    Porównanie ilości wyznaczonych ocen elastyczności cenowych /  173
4.4.2.    Porównanie znaków wyznaczonych ocen elastyczności cenowych / 175
4.4.3.    Porównanie różnic w uzyskanych ocenach elastyczności cenowych / 176

Rozdział 5.  Przykłady wykorzystania elastyczności cenowych oraz modeli „bąbli promocyjnych" dla rynku proszków do prania / 179
5.1.    Funkcje odpowiedzi impulsowych wyprowadzone na podstawie modelu VAR(3) / 179
5.2.    Analiza mnożnikowa oraz symulacje z ekonometrycznego modelu mikrorynku o równaniach współzależnych / 190
5.3.    Budowa wariantowych prognoz sprzedaży na podstawie scenariuszy akcji promocyjnych na przykładzie rynku proszków do prania / 203
5.3.1.    Scenariusze równoległych jednoczesnych promocji / 203
5.3.2.    Scenariusze równoległych promocji pojawiających się w różnych okresach / 209

Zakończenie / 214
Dodatek A / 222
A.l.   Oznaczenia zmiennych uwzględnionych w poszczególnych modelach / 222
A.2.   Oszacowane modele popytu / 224
A.2.1.   Modele popytu na analizowane proszki do prania sprzedawane w małych opakowaniach / 224
A.2.2.   Modele popytu na analizowane proszki do prania sprzedawane w średnich opakowaniach / 226
A.3.   Oszacowane równania modelu VAR(3) / 227
A.3.1.   Blok równań dla logarytmów ilości sprzedanych małych i średnich opakowań analizowanych marek proszków do prania / 227 
A.3.2.   Przebiegi funkcji odpowiedzi impulsowych dla impulsów z cen pozostałych siedmiu marek proszków do prania / 255
A.4.   Pozostałe mnożniki dynamiczne dla impulsów pochodzących z cen czterech marek o największym udziale w rynku / 258
A.4.1.   Scenariusz pierwszy: równoległe promocje dwóch marek proszków do prania / 258
A.4.2.   Scenariusz drugi: równoległe promocje trzech marek proszków do prania / 261
A.4.3.   Scenariusz trzeci: równoległe promocje czterech marek proszków do prania / 263
Dodatek B / 264
B.l.   Wpływ agregacji szeregów czasowych na oceny elastyczności cenowych popytu / 264
B. 1.1.   Porównanie ocen elastyczności cenowych popytu uzyskanych z modeli szacowanych na podstawie danych dziennych i tygodniowych / 266
B.2.   Analiza porównawcza wielorównaniowych modeli mikrorynku produktów konsumpcyjnych dla danych tygodniowych i dziennych / 271 
B.2.1.   Założenia scenariuszy do symulacji oraz uzyskane wyniki / 273
Literatura / 278
Spis tabel / 286
Spis rysunków / 289
Skorowidz / 293
(Summary) / 295