Шпаргалки для студентов

готовимся к сессии

  • Увеличить размер шрифта
  • Размер шрифта по умолчанию
  • Уменьшить размер шрифта

Ответы к гос. экзамену Менеджмент в СМИ. Часть 2 - Техника выявления динамических тенденций

Печать
Индекс материала
Ответы к гос. экзамену Менеджмент в СМИ. Часть 2
Метод дискурс-анализа
Актуальные тенденции в развитии технологий распространения информации
А.Ж. Греймас и актантные модели
Общие особенности СМИ Германии на современном этапе
Теории информационного общества
Общие особенности СМИ Великобритании на современном этапе.
Информациональное общество у М. Кастельса
Этнометодология как качественный метод исследования
Общие особенности СМИ США на современном этапе
Методы определения финансовой ёмкости рынка
Общие особенности СМИ Франции на современном этапе.
Горячие и холодные медиа
Инструменты (методы) портфельного анализа
Крупнейшие зарубежные медиахолдинги и конгломераты
Техника выявления динамических тенденций
Крупнейшие российские медиахолдинги
Понятие культуры в работах представителей школы культурных исследований
Метод ценового анализа рынка
Серийная реклама
Стратегическое планирование рекламных и ИМК-кампаний
Теории технологической инновации. Диффузионизм
Стратегический анализ медиапредприятия
Методика организационной диагностики медиакомпаний
Брифование рекламных и ИМК-кампаний
Политэкономический анализ медиа. Понятие коммодификации медиатовара
Бюджетирование рекламных и ИМК-кампаний
PEST-анализ в медиаиндустрии
Менеджериальные решения рекламодателя и рекламного агентства
Дебаты о неравном культурном и информационном обмене в ЮНЕСКО
SWOT анализ в медиаиндустрии
Все страницы

 


Техника выявления динамических тенденций на основе анализа временных рядов. Возможности её применения на медиарынках. Прогнозирование параметров медиарынка на основе регрессионного анализа временных рядов. Техника сценариев. Возможности её применения на медиарынках.

Временной ряд — последовательность регистрируемого сигнала (наблюдаемая). Такой подход используется, когда нет возможности построить

уравнения движения. Практическое изучение временного ряда предполагает выявление свойств ряда и получение выводов о вероятностном механизме, порождающем этот ряд. Основные цели при изучении временного ряда следующие:

– описание характерных особенностей ряда в сжатой форме;

– построение модели временного ряда;

– предсказание будущих значений на основе прошлых наблюдений;

– управление процессом, порождающим временной ряд, путем выборки сигналов, предупреждающих о грядущих неблагоприятных событиях.

Достижение поставленных целей возможно далеко не всегда как из-за недостатка исходных данных (недостаточная длительность наблюдения), так из-за изменчивости со временем статистической структуры ряда.

Перечисленные цели диктуют в значительной мере, последовательность этапов анализа временных рядов:

1) графическое представление и описание поведения ряда;

2) выделение и исключение закономерных, неслучайных составляющих ряда, зависящих от времени;

3) исследование случайной составляющей временного ряда, оставшейся после удаления закономерной составляющей;

4) построение (подбор) математической модели для описания случайной составляющей и проверка ее адекватности;

5) прогнозирование будущих значений ряда.

При анализе временных рядов используются различные методы, наиболее распространенными из которых являются:

1) корреляционный анализ, используемый для выявления характерных особенностей ряда (периодичностей, тенденций и т. д.);

2) спектральный анализ, позволяющий находить периодические составляющие временного ряда;

3) методы сглаживания и фильтрации, предназначенные для преобразования временных рядов с целью удаления высокочастотных и сезонных колебаний;

4) модели авторегрессии и скользящего среднего для исследование случайной составляющей временного ряда; 5) методы прогнозирования.

Временные ряды, как правило, возникают в результате измерения некоторого показателя. Это могут быть как показатели (характеристики) технических систем, так и показатели природных, социальных, экономических и других систем (например, погодные данные). Типичным примером временного ряда можно назвать биржевой курс, при анализе которого пытаются определить основное направление развития (тенденцию или тренда).

Регрессио?нный (линейный) анализ — статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных clip_image006 назависимую переменную clip_image007 . Независимые переменные иначе называют регрессорами или предикторами, а зависимые переменные — критериальными. Терминология зависимых и независимых переменных отражает лишь математическую зависимость переменных (см. Ложная корреляция), а не причинно-следственные отношения.

Цели регрессионного анализа

Определение степени детерминированности вариации критериальной (зависимой) переменной предикторами (независимыми переменными)

Предсказание значения зависимой переменной с помощью независимой(-ых)

Определение вклада отдельных независимых переменных в вариацию зависимой

Регрессионный анализ нельзя использовать для определения наличия связи между переменными, поскольку наличие такой связи и есть предпосылка для применения анализа.