Заключение

В данной работе было проведено анализ рынка вендоров при помощи диффузионной модели. В первую очередь были освещены теоретические аспекты данного понятия. В работе рассматривалось понятие диффузионной модели, как процесса, посредством которого инновация проходит по коммуникационным каналам во времени и в пространстве среди участников социальной системы. Первая глава посвящена описанию наиболее популярным видам диффузионных моделей, таким как:

1. Модель Басса

2. Модель Роджерса

3. Модель Fourt и Woodlock

4. Модель Mansfield.

Так же были описаны сходства и различия данных моделей.

Во второй главе изложены основные виды стохастических моделей. Значимость этих моделей в диффузионном процессе высока, так как многие функции имеют не постоянную природу, в них присутствуют случайные переменные.

Базируясь на изложенном теоретическом материале, были выведены функции уровня продаж трех операционных систем Android. iOS и Windows. Для выведения данной функции использую модель Басса, в результате была получена данная функция:

Проведенное в работе исследование можно продолжить, изучив распространение инноваций в различных социальных сетях. Так же продолжить углубленное познание модели Басса и изучить нахождение коэффициентов инновации и имитации с помощью мета-анализа ANOVA.

В результате проведенной работы можно предположить будущий уровень продаж ОС. Коэффициенты g для разных ОС выглядят следующим образом:

1. Android g= 0,5096

2. iOS g=0,023

3. Windows g=0,012

Следовательно, можно сделать вывод, что уровень продаж Androida будет расти, благодаря высокому показателю инноваций и имитаций. Продажи iOS и Windows так же буду расти, однако со слабой скоростью из-за малого суммарного коэффициента инновации и имитации.

математический диффузионный вендор модель

Список литературы

1. В.А. Гальперин, В.В. Домровский. Динамическое управление инвестиционным портфеле диффузионно-скачкообразном финансовом рынке с переключающимися режимами / Автоматика и телемеханика - 2005, - №5, - С. 175-188.

2. Казанцев С.Ю. Использование диффузионной модели в прогнозировании долей рынка. - 2012, - С. 248-260.

3. Математические методы моделирования экономических систем/Е.В. Бережная, В.И. Бережной. - М.: Финансы и статистика, - 2006, - 432 с.

4. Моделирование и управление в экономике (часть 1)/ Е.Б. Цой, И.В. Самочернов. - Новосибирск: НГТУ, -2003, - 104 с.

5. Шаповалов В. Управление маркетингом и маркетинговый анализ. - М.: Феникс, - 2008, - 253 с.

6. Халл Джон К. Опционы, фьючерсы и другие производные финансовые инструменты. - М.: Вильямс, - 2007, - 1056 с.

7. Bass F.M. A new product growth model for consumer durables // Management Science. - 1969. - P. 215-227.

8. Fareena Sultan, John U. Farley, Donald R. Lehmann. A Meta Analysis of Applications of Diffusion Models/ Journal of Marketing Research. - NY, - 1990, - 7 p.

9. Fourt L.A., J.W. Woodlock. “Early Prediction of Market Success for New Grocery Products”//Journal of Marketing. - 1960, - №10, - P. 31-48.

10. Mansfield E. “Technical Change and the rate of Imitation”//Econimetrica. -1961, - №10, - P. 741-766.

11. Rogers E.M. “New Product adoption and diffusion” //Journal of Consumer Research. - 1976, - №3, - P. 290-301.

12. Shengkun Xie. Markov switching and jump diffusion models with applications in mathematical finance //Wilfrid Laurier University. - 2006, - 84 p.

Приложения

Таблица 1.

Таблица 2.

Рисунок 1.

Рисунок 2.

Рисунок 3.

Рисунок 4

Рисунок 5.

Рисунок 6.

Рисунок 7.

Рисунок 8.