Анализ будет выполняться посредством метода максимального правдоподобия, используя уравнения (4) и (6), можно вычислить функцию правдоподобия. Оценки параметров, полученные из функции максимального правдоподобия, состоятельны, эффективны и нормально распределены при весьма общих условиях.

3.4 Оценка качества модели

Меры качества модели и параметров оценки помогают подобрать лучшую спецификацию модели.

1) Значения t-статистики для коэффициентов

2) для модели

Использование моделей вычисления вероятности приводит к трудностям при общей оценке состоятельности модели. В то время как простые множественные регрессионные модели предлагают остатки и в качестве готовых индикаторов объяснения модели, логит-модель предсказывает только вероятности, которые затем должны сравниваться с реальным выбором. В статье Хаузера (1978) обсуждается эта проблема, и автор представляет набор статистических данных, пригодных для оценки таких моделей. Он определяет меру , которая может быть интерпретирована как доля неопределенности, эмпирически объяснимая исследуемой моделью по отношению к предварительному распределению вероятностей выбора. Изначальное распределение считается нулевой моделью, которая определяет максимальный уровень неопределенности для конкретной ситуации. Затем, если анализируемая модель показывает тот же уровень неопределенности, что и нулевая, и не объясняет ничего нового, то она имеет = 0. А модель, которая объясняет все и дает полный прогноз, имеет = 1.

Вычисление :

(10)

где - логарифм исследуемой модели с объясняющими переменными , а - функция максимального правдоподобия нулевой модели. Если исследуемой модели имеет объясняющую силу не больше, чем у , то равно , а, следовательно,=0. Тем не менее, если построенная модель совершена, то есть вычисляемые вероятности равны нулям и единицам, тогда функция правдоподобия приравнивается к 1, а становится равным 0.

имеет сходство с в том, что оба этих индикатора имеют диапазон от 0 до 1 и показывают степень объясненной изменчивости. Поэтому имеет тенденцию принимать нибольшие значения при лучшем качестве модели.

3) AIC, BIC

Информационные критерии Акаике и Шварца. Их расчет представлен в следующих формулах:

(11)

k - количество регрессоров;

n - количество наблюдений.

Более качественной является та модель, значения AIC и BIC которой наименьшие.

4) Log-likelihood (Логарифм функции максимального правдоподобия)

Более высокие значения данного показателя, свидетельствуют о более высоком уровне качества модели.

3.5 Эмпирическая спецификация модели

Будет построено 3 спецификации: в первой без переменной "наличие скидки" все переменные будут первой степени, во второй переменная "процент скидки" будет взята в квадрат, а в третьей модели будет проверять влияние наличия скидки и переменной "процент скидки" не будет. Квадратичную форму можно объяснить следующим образом: до какого-то момента увеличение процента скидки на продукт ведет к увеличению вероятности покупки этого товара, однако в какой-то момент вероятность купить этот продукт начинает уменьшаться, так как скидка слишком большая, и покупать начинает задумываться о недобросовестности продавца. В обеих спецификациях 818 166 наблюдений.

Эмпирические спецификации уровня полезности, лежащей в основе логит моделей условного множественного выбора, были сформулированы следующим образом:

(12)

(13)

(14)

Поскольку - это латентная ненаблюдаемая переменная, обозначающая уровень полезности индивида i от покупки альтернативы макаронных изделийk в момент времени t, наблюдаемый выбор является отражением этой латентной ненаблюдаемой полезности.

Priceforgram - переменная, полученная путем деления цены продажи на объем упаковки макарон. Будет использоваться именно эта величина, а не просто цена продажи, потому что цена продажи в данном случае нерепрезентативна, поскольку зависит от объема.

Form - дамми переменная, описывающая качественные характеристики макарон, а именно их форму. Так, мы можем наблюдать 21 возможную форму у макаронных изделий в предлагаемой для анализа региональной сети магазинов. Формы могут быть самыми простыми от вермишели и рожков, до формы под называнием "радиатори".

Latinname - дамми переменная, принимающая значение 1, если название макарон написано латиницей на упаковке, и 0 в противном случае.

COO - страна происхождения товара (countryoforigin). Также является дамми переменной. В выборе присутствует 4 страны-производителя макаронных изделий: Россия, Италия, Китай и Казахстан.

Color-переменная, отвечающая за цвет макаронных изделий. В ходе исследования выяснилось, что макаронные изделия в магазинах розничной сети представлены в 5 вариантах цвета:

1) Разноцветные - обычно это макаронные изделия 3-х цветов (зеленого, желтого и красного) с добавлением различных пряностей или шпината с томатом. Все альтернативы с таким вариантом цвета представляют собой альтернативы зарубежных производителей;

2) Без цвета - макаронные изделия, попадающие под эту характеристику, являются однотонными, без добавления красителей и других добавок, имеют естественный белый или желтый цвет в зависимости от вида муки. Из всех 389 альтернатив - 352 являются бесцветными;

3) Красные - добавление томатов или приправ придает макаронам красный цвет. Всего 2 альтернативы представлены в красном цвете (как российского производителя, так и зарубежного);

4) Зеленые - альтернативы в таком цвете содержат в своем составе шпинат. В товарной категории представлено 6 альтернатив со шпинатом и только одна из них отечественного производства;

5) Черные - черный оттенок у макарон появляется после добавления в тесто для них чернил кальмаров. В категории только 4 альтернативы имеют черный цвет и 1 из них представлена российским производителем.

Weight - переменная, указывающая на вес упаковки. Российские производители предоставляют следующие объемы: 200 гр., 250 гр., 300 гр., 350 гр., 400 гр., 450 гр., 500 гр., 600 гр., 700 гр., 800 гр., 900 гр., 950 гр., 1 кг, 2 кг, 3 кг. В то время как у зарубежных производителей минимальный объем - 150 гр., а максимальный - 1 кг. При этом импортная продукция не представлена объемом в диапазоне больше 500 гр. и меньше 1 кг.

Pack_type - дамми переменная, принимающая значение 1, если товар упакован в коробку, и 0, если упаковка пакетная. При этом по данным, предоставленным региональной сетью Пермского края, только у зарубежных производителей присутствует коробочная упаковка. Более того, только 24 альтернативы из всех возможных 389 упакованы в коробку.

Discount (%) - показывает процент скидки в момент выбора. Данный показатель высчитывался путем соединения двух массивов данных. В первом массиве была информация по цене продажи, а во втором - стоимость макарон без акции. Так как цена продажи подразумевает цену со скидкой, то производилось вычитание из цены макарон без акции цены макарон во время продажи. Затем рассчитывался процент, как более репрезентативный показатель, чем абсолютное значение.

Discountavailable - дамми переменная, принимающая знание 1, если в момент выбора на альтернативу есть скидка и 0 в противном случае.

Muka - качественная переменная, отвечающая за состав макаронных изделий, который влияет на выбор потребителя. Так, в выборке есть 8 вариантов основы состава макарон: мука гречневая, из белого риса, из бурого риса, пшеничная, из бобовых, соевая, ржаная, на основе крахмала.

4. Описание результатов

4.1 Предварительный анализ данных

4.1.1 Анализ продаж макаронных изделий в 2012-2013 гг.

Таблица 1. Показатели продаж

Производитель	Россия	?	Не Россия	?
Год	2012	2013		2012	2013
Средняя цена, руб.	34.24	34.27	0.03	65.03	50.79	-14.24
Доля рынка, %	85.77%	62.64%	-23%	14.23%	37.36%	23%
Доля выручки, %	76.06%	53.10%	-23%	23.93%	46.90%	23%
Продажи, шт.	10 447	8 856	-1 591.00	1 733	5 283	3 550.00

В таблице 1 представлены показатели средней цены, доли рынка, доли выручки от реализованной продукции и объемы продаж российских и зарубежных производителей в период с 2012 по 2013 года по одному из магазинов розничной сети Пермского края. Доля рынка высчитывалась как отношение проданной за период отечественной (импортной) продукции к общему количеству реализованной за период продукции. Доля выручки рассчитывалась аналогично: отношение суммы выручки от продажи отечественной (импортной) продукции к сумме общей выручки по данной товарной категории за период. По таблице 1 можно сделать следующие выводы. Во-первых, средняя стоимость макарон отечественного производства в конкретном магазине сети хоть и незначительно, но увеличилась, в то время как тот же показатель у импортных аналогов понизился. Во-вторых, импортные макароны заместили отечественные в доле рынка и доле выручки на 23%. Соответственно это отразилось на объеме продаж: так у макарон отечественного производства объем продаж сократился, а у импортных аналогов этот показатель стал выше.

Подводя итог по таблице 1 можно сказать, что в период с 2012 по 2013 года рынок макаронных изделий в одном из магазинов региональной сети претерпел изменения. Спрос вырос на макароны зарубежных производителей.

4.1.2 Анализ описательных статистик данных

В приложении 1 представлено 4 таблицы с описательными статистиками. В таблицах 12 и 13 представлена описательная статистика первоначального набора данных, тогда как во вторых двух (см. таблицы 14-15) - данные более однородные, подготовленные к регрессионному анализу. Первоначальная выборка включает в себя 877 783 наблюдений. Из таблиц по первоначальной выборке видно, что средняя цена выбранных макаронных изделий ниже, чем в целом по выборке. Также в таблице 13 (с choice=1) стандартное отклонение по цене ниже, чем в таблице 12. Это говорит о том, что выбранный товар обычно находится водной ценовой категории. Средний процент скидки при выбранной альтернативе составляет 26%. Средний вес выбранных упаковок также выше, чем в целом по выборке, что говорит о том, что потребители выбирают больший объем. Более того, выбранные покупателями макаронные изделия чаще имеют латинские буквы в названии, об этом говорит среднее значение переменной название на латинском из таблицы 13 (с choice=1) равное 0.85. Не менее важен и тот факт, что приобретаются макароны в среднем более дешевые, чем альтернативы.

После построения регрессий по первоначальной выборке выяснилось, что такое большое количество различных форм макаронных изделий приводит к мультиколлинеарности. Поэтому было принято решение сократить количество форм, объединяя по принципу наименьшей доли в выручке и схожести форм. В итоге после этого получилось 13 форм.

В таблицах 14 и 15 представлена статистика по обработанному набору данных, которая представляет информацию только по 13 формам. Также как и с первоначальной выборкой выбор совершается в среднем в сторону более дешевых альтернатив, так как средний показатель цены выбранных макарон ниже, чем в целом по выборке. Более того чаще выбираются альтернативы в рамках какой-либо акции или по скидке, поскольку средний процент скидки выбранных альтернатив выше, чем по выборке в целом. Количество наблюдений в более однородной и более репрезентативной выборке составило 841 118. Более подробный анализ качественных объясняющих переменных будет проведен в параграфе 4.1.3.

4.1.3 Предварительный анализ качественных характеристик макаронных изделий

Таблица 2. Доли форм макаронных изделий в выручке и выборе

Форма	Доля в выручке, %	Количество совершенных покупок	Доля выбора, %
Фунчоза	0.88%	49	0.45%
Трубочки	1.94%	187	1.72%
Лазанья	2.22%	114	1.05%
Лапша	4.18%	402	3.69%
Улитки	4.35%	609	5.59%
Ракушки	6.21%	671	6.16%
Фигурки	7.25%	862	7.91%
Фетуччини	7.63%	514	4.72%
Спиральки	9.15%	1140	10.47%
Перья	10.88%	1247	11.45%
Вермишель	13.95%	1450	13.31%
Рожки	13.95%	1660	15.24%
Спагетти	17.41%	1987	18.24%
Общий итог		10892

Таблица 2 построена в возрастающем порядке по доле конкретной формы макарон в выручке. Видно, что самую маленькую долю в выручке занимают макаронные изделия формы фунчоза, тогда как спагетти приносит больше всего выручки. Следовательно, спагетти чаще выбираются покупателями, что также видно из таблицы 2. Данные по каждой из характеристик альтернатив будут проанализированы таким же образом для того, чтобы сделать выборку более однородной, исключив из нее альтернативы, у которых наименьшая доля в выручке.

Таблица 3

Доли стран-производителей макаронных изделий в выручке и выборе

Страна производитель	Доля в выручке, %	Количество совершенных покупок	Доля выбора, %
Казахстан	0.14%	15	0.14%
Китай	2.67%	131	1.20%
Италия	42.93%	3775	34.66%
Россия	54.27%	6971	64.00%
Общий итог		10892

В таблице 3 аналогично по возрастанию расположены доли в выручке макаронных изделий согласно их страны происхождения. Видно, что макароны, сделанные в Казахстане, наименее популярны среди покупателей и приносят наименьшую выручку. С другой стороны, российские макароны имеют лидирующую позицию в выручке и их выбирают чаще. Возможно, это объясняется более низкой ценой. Ввиду того, что в настоящем исследование проводится анализ эффекта страны происхождения, кажется нецелесообразным убирать наблюдения, которые имеют характеристику страны происхождения Казахстан. Всего в анализируемой выборке 4 страны производителя, поэтому макароны, сделанные в Казахстане, останутся в выборке.

Таблица 4. Доли макаронных изделий согласно объему упаковки в выручке и выборе

Вес	Доля в выручке, %	Количество совершенных покупок	Доля выбора, %
600	0.10%	11	0.10%
300	0.89%	44	0.40%
950	1.05%	48	0.44%
700	1.18%	164	1.51%
250	2.10%	197	1.81%
200	2.44%	196	1.80%
800	6.23%	1101	10.11%
400	12.92%	1758	16.14%
450	24.80%	2923	26.84%
500	48.30%	4450	40.86%
Общий итог		10892

По таблице 4 можно сделать вывод о том, что в выборке почти не выбирались макаронные изделия в упаковках весом по 600 гр., 300., 700гр., и 950 гр. Такие наблюдения будут исключены при построении регрессии. Больше всего выручки приносят макаронные изделия в упаковках по 500 гр. Изначально должны были остаться упаковки по 800, 400, 450 и 500 грамм, однако, удаление наблюдений с весом 200 гр. и 250 гр. привело к тому, что исчезла переменная, связанная со скидкой и переменная производителя Казахстан соответственно. Поэтому было решено оставить упаковку в 200 гр. и в 250 гр.

Таблица 5. Доли упаковок с латинским называнием макаронных изделий в выручке и выборе

Название на латинском языке	Доля в выручке, %	Количество совершенных покупок	Доля выбора, %
Нет	11.99%	1667	15.30%
Да	88.01%	9225	84.70%
Общий итог		10892

Согласно таблице 5 лишь у 15% выбранных макаронных изделий в 2013 году в одном из магазинов розничной сети Пермского края было название на русском языке. Остальные почти 85% выбранных покупателями макарон были с латинскими буквами в названии. Так и доля в выручке от макарон с названием, в котором содержатся латинские буквы, больше чем тех, название которых полностью на русском.

Таблица 6. Доли цветных и бесцветных макаронных изделий в выручке и выборе

Цвет	Доля в выручке, %	Количество совершенных покупок	Доля выбора, %
Разноцветные	0.03%	2	0.02%
Без цвета	99.97%	10890	99.98%
Общий итог		10892

В выборке по конкретному магазину розничной сети, данные по которому были предоставлены, не оказалось макаронных изделий разных цветов, о которых было упомянуто в разделе данные главы модель. Данный магазин торгует макаронными изделиями без цвета, либо разноцветными. Однако, доля выбранных цветных макарон за весь год очень маленькая. Будет проанализировано 2 модели, включающие переменную по цвету макарон и без нее. Затем можно будет сделать вывод о том, будет ли эта переменная значима, также сравним качество двух моделей.

Таблица 7. Доли макаронных изделий по составу муки в выручке и выборе

Мука	Доля в выручке, %	Количество совершенных покупок	Доля выбора, %
Не пшеничная	2.46%	115	1.06%
Пшеничная	97.54%	10777	98.94%
Общий итог		10892

Изначально было выделено 5 видов муки в макаронных изделиях, как их характеристики. Однако проведенный анализ показал, что мука из черного риса и гречневая имеют долю в выручке в размере 0.72%, бобовая мука - 2.34%, а мука из белого риса - 6.61%. Учитывая, что макаронные изделия из пшеничной муки приносят около 90% выручки, было решено объединить все виды муки кроме пшеничной. Таким образом, получилось сделать два вида: пшеничная мука и не пшеничная. Их распределение по выручке наглядно представлено в таблице 7. Видно, что макаронные изделия не из пшеничной муки выбирались незначительное количество раз. Однако так или иначе эта переменную в качестве объясняющей будет включена в модель ввиду предположений о ее значимости.

Таблица 8

Доли макаронных изделий по виду упаковки в выручке и выборе

Упаковка	Доля в выручке, %	Количество совершенных покупок	Доля выбора, %
Коробка	5.15%	420	3.86%
Пакет	94.85%	10472	96.14%
Общий итог		10892

Таблицу 8 можно прокомментировать следующим образом. Коробочную упаковку в 2013 году в конкретном магазине выбирали редко. Так и в выручке, несмотря на то, что стоимость такой упаковки выше, доля коробочных упаковок маленькая.

Проведенный в параграфе 4.1.3 анализ позволяет исключить наблюдения, которые составляют небольшой процент от общей выручки. В дальнейшем это приведет к более однородной выборке данных, что в свою очередь отразится на репрезентативности результатов. Более того поскольку в модели большое количество дамми переменных, будет необходимо делать выбор о тех, что брать за базовые при построении регрессионного анализа. За базовую, как правило, берут ту переменную, у которой наибольшая доля от общей совокупности.

4.2 Анализ корреляционной матрицы

Анализ корреляционной матрицы проводится для выявления линейной зависимости между независимыми исследуемыми факторами (мультиколлинеарности). Линейная зависимость считается сильной, в случае, если коэффициент корреляции превышает значение в 0,8. Из таблицы 16 видно, что значение в 0,8 коэффициент корреляции превышает при выявлении зависимости между формой "лазанья" и типами упаковки, а также зависимости процента скидки и наличия скидки. Если в последнем случае корреляция объяснима, то в первом связь требует объяснений. Макаронные изделия формы "лазанья" чаще продаются в коробках, поэтому между этой формой и типом упаковки высокая степень линейной зависимости. Линейная зависимость наблюдается между переменной "Китай" и типом муки "пшеничная". В этом случае коэффициент равен минус 1, так как все макаронные изделия китайского производства в выборке не пшеничные. Ввиду того, что в настоящем исследовании изучается эффект страны происхождения, из спецификаций будет убрана переменная вида муки. Также высокий показатель корреляции (0,91) наблюдается между переменными, отвечающими за страну происхождения: Россия и Италия. Это объясняется тем, что большинство наблюдений в выборке распределено между двумя этими странами. Более того, данный факт не повлияет на наличие мультиколлинеарности, так как Россия исключается из модели ввиду самой большой доли и все полученные результаты по стране происхождения сравниваются с ней.

Таким образом, после корреляционного анализа следует делать регрессионный анализ. Исследование корреляционной матрицы позволяет определить возможные спецификации модели. Так, в модели одновременно не могут находиться 2 переменные: процент скидки и наличие скидки. Поэтому, следует построить 2 разные спецификации: с переменной "процент скидки" и с переменной "наличие скидки".

4.3 Параметризация модели

Как было сказано в параграфе 3.5 главы модель в анализируемой модели условного выбора 10 объясняющих переменных. Из них 6 - переменные качественные, и лишь 4 переменные - количественные. Регрессионный анализ будет строиться по обработанному набору данных: по более однородной выборке, которую удалось получить, после анализа изначального массива.

В качестве базовых переменных были взяты те характеристики, которые занимают наибольшую долю в выручке. Так, из альтернатив форм макаронных изделий базой стали спагетти, которые приносят около 18% выручки.

Также и за счет макарон российского производства магазин получает 54% всей выручки от макаронных изделий, поэтому страна производитель Россия стала базовой переменной из альтернатив страны происхождения. Аналогично с макаронами без цвета и упакованными в пакет макаронами - такие переменные стали базовыми.

Таблица 9. Результаты оценки трех спецификаций

choice	1	2	3
вес, грамм	-0.001*** (0.0002)	-0.001*** (0.0002)	-0.001*** (0.0002)
название на латинском	0.38*** (0.05)	0.39*** (0.05)	0.39*** (0.05)
цена за 1 грамм, руб.	-21.89*** (0.51)	-21.91*** (0.51)	-21.91*** (0.51)
процент скидки, %	0.06*** (0.005)	0.10*** (0.02)
процент скидки^2, %		-0.001* (0.001)
Наличие скидки			1.90*** (0.14)
Фетуччине	0.82*** (0.06)	0.82*** (0.06)	0.82*** (0.06)
Фигурки	-0.61*** (0.04)	-0.61*** (0.04)	-0.61*** (0.04)
Фунчоза	2.51*** (0.24)	2.40*** (0.25)	2.37*** (0.24)
Лапша	-0.23*** (0.06)	-0.23*** (0.06)	-0.23*** (0.06)
Лазанья	0.56*** (0.13)	0.56*** (0.13)	0.56*** (0.13)
Перья	-0.40*** (0.04)	-0.40*** (0.04)	-0.40*** (0.04)
Ракушки	-0.14** (0.06)	-0.14** (0.06)	-0.14** (0.06)
Рожки	-0.21*** (0.03)	-0.21*** (0.03)	-0.21*** (0.03)
Спиральки	-0.36*** (0.04)	-0.36*** (0.04)	-0.36*** (0.04)
Трубочки	-0.39*** (0.08)	-0.39*** (0.08)	-0.39*** (0.08)
Улитки	-0.14*** (0.05)	-0.14*** (0.05)	-0.14*** (0.05)
Вермишельки	-0.02 (0.04)	-0.02 (0.04)	-0.02 (0.04)
Китай	1.73*** (0.19)	1.74*** (0.19)	1.74*** (0.19)
Италия	0.50*** (0.03)	0.50*** (0.03)	0.50*** (0.03)
Казахстан	1.04*** (0.27)	1.05*** (0.27)	1.06*** (0.27)
разноцветные	1.13 (0.72)	1.13*** (0.72)	1.13*** (0.72)
коробка	0.39*** (0.08)	0.39*** (0.08)	0.39*** (0.08)

Уровни значимости: *-10%; **-5%; ***-1%.

Для дальнейшей интерпретации результатов необходимо оценить качество каждой из спецификации с целью выбора лучшей.

В параграфе 3.4 главы модель были представлены критерии оценки качества модели условного выбора.

Таблица 10. Показатели критериев качества моделей

Критерий	1	2	3
LR chi2 (21)	4719.67	4722.75	4726.84
Prob> chi2	0.000	0.000	0.000
Loglikelihood	-43658.1	-43656.6	-43654.5
U2	0.0513	0.0513	0.0514
AIC	87358.22	87357.13	87351.05
BIC	87602.13	87612.66	87594.96

По всем критериям оценки качества модели, третья спецификация является наилучшей. Так, для спецификации без переменной "процент скидки", а лишь с переменной "наличие скидки" логарифм функции правдоподобия имеет наибольшее значение, также принимает наибольшее значение, а информационные критерии Акаике и Шварца имеют наименьшие показатели. Уточним и тот факт, что модель значима на уровне значимости 1%.

Что касается критерия значимости переменных, то во всех трёх спецификациях все переменные кроме переменной "вермешельки" значимы на уровне значимости 1%. Во второй спецификации квадратичная форма переменной "процент скидки" значима на уровне значимости 10%. Исходя из аргументированных выводов, для интерпретации выбирается третья спецификации.

4.4 Описание результатов лучшей спецификации модели

Таблица 11. Предельные эффекты

переменная	dy/dx	переменная	dy/dx
цена за 1 грамм, руб.	-1.68***	Ракушки	-0.01**
наличие скидки	0.15***	Рожки	-0.02***
название на латинском	0.03***	Спиральки	-0.03***
вес, грамм	-0.0001***	Трубочки	-0.03***
Фетуччине	0.06***	Улитки	-0.01***
Фигурки	-0.05***	Вермишельки	-0.001
Фунчоза	0.18***	Китай	0.13***
Лапша	-0.02***	Италия	0.04***
Лазанья	0.04***	Казахстан	0.08***
Перья	-0.03***	разноцветные	0.09
	коробка	0.03***

Уровни значимости: *-10%; **-5%; ***-1%.

Результаты расчета предельных эффектов (таблица 11) для модели условного выбора, следующие: почти для каждой переменной в модели предельный эффект получился значимым на уровне значимости 1%. Исключениями являются значимая переменная "ракушки" на уровне значимости 5%, а также переменные "вермишельки" и "разноцветные" - незначимые. Однако это не представляет проблемы ввиду изначальной цели исследования переменных, отвечающих за страну происхождения товара.

Так, вероятность покупки альтернативы сокращается при увеличении цены макаронных изделий за 1 грамм на 1 рубль. Такой результат крайне логичен и позволяет оценить правильность спецификации.

Более того, наличие скидки повышает вероятность приобретения той или иной альтернативы на 15%. Наличие такого показателя весьма ценно для индустрии розничной торговли, поскольку позволяет манипулировать выбором потребителя. Спецификация с переменной "наличие скидки" оказалась лучше возможно в виду того, что именно само наличие больше влияет на спрос, чем размер скидки.

По результатам можно сделать вывод, что потребители вероятнее выберут альтернативу, название которой будет прописано латинскими буквами. В этом случае выбор товара с названием латинскими буквами увеличивается на 3%. Данный факт тоже поддается объяснению: за время перехода к рыночным отношениям российский потребитель привык к товарам зарубежного производства и не готов отказываться от них, особенно, если товарная категория исторически является зарубежной.

Переменная "вес" значима, но имеет небольшое влияние на выбор, ии можно проинтерпретировать знак предельного эффекта при этой переменной можно. Так как предельный эффект принимает отрицательное значение, можно утверждать, что увеличение объема упаковки на 1 грамм приводит к снижению вероятности покупки.

Что касается дамми переменных, отвечающих за форму макаронных изделий, то предельные эффекты почти всех из них имеют отрицательный знак. Это значит, что вероятность покупки таких форм снижается при сравнении с формой "спагетти". Однако есть и переменные, предельные эффекты которых имеют положительную направленность. Так, вероятнее, что потребитель выберет формы "фетуччине", "фунчоза" и "лазанья", чем "спагетти". При этом вероятность выбора "фунчозы" по сравнению со "спагетти" выше на целых 18%. Такой факт объясним модой на восточную кухню, а "спагетти" и "фунчоза" - это товары субституты.

Главная исследуемая переменная показала предельные эффекты, которые подтверждают выдвинутые гипотезы. За базовую переменную брали страну происхождения "Россия". Таким образом, предельные эффекты показывают, что вероятность покупки макаронных изделий из любой из представленных стран выше увеличивается при выборе между определенной страной и Россией. Самый большой показатель предельного эффекта оказался у страны производителя "Китай", когда вероятность выбора этой альтернативы увеличивается на 13% по сравнению с альтернативой из России. Такие показатели возможны из-за моды азиатской кухни.

Заключение

Подводя итоги, можно сказать следующее. Проведенное исследование позволяет сделать определенные выводы относительно поставленного исследовательского вопроса, а также подвести итоги решения задач. В ходе исследования поднимался вопрос о влиянии отечественного производства макаронных изделий на вероятность покупки их потребителями. В параграфе 4.4 главы описание результатов были представлены основные выводы касательно эффекта страны происхождения. Основные гипотезы, выдвинутые в параграфе 2.4главы постановка исследовательского вопроса, подтвердились. Следовательно, можно утверждать, что согласно данным 2013 года одного из магазинов розничной сети Пермского края потребитель вероятнее выберет импортные товары и товары, название которых содержит латинские буквы. Однако данные показатели никак не отражают ситуацию, сложившуюся в Российской экономике в 2014 году и продолжающуюся по сегодняшний день. Результаты, основанные на данных 2013 года, позволяют лишь судить о настроенности и потребностях потребителей в прошлом.

Также данное исследование ценно как сравнение для будущих исследований в этой области. Так, например, в рамках поставленного исследовательского вопроса в дальнейшем может быть проведено исследование по данным 2014 и 2015 годов, а затем полученные результаты будут сравниваться с результатами настоящего исследования. Более того, настоящая работа предоставляет почву для рассуждений о возможностях программы импортозамещения. С одной стороны, согласно полученным результатам, программа испортозамещения в 2013 году не смогла бы оправдать себя. С другой стороны, увеличениевероятности выбора импортной альтернативы по сравнению с отечественной продукцией (таблица 11) крайне мало - 8-13%. Поэтому можно допустить, что программа импортозамещения будет целесообразна после начала санкций.

Данное направления исследований имеет множество дальнейших путей развития. Во-первых, возможно проведение исследования по такой же товарной категории, но по данным за 2014-2015 года. Во-вторых, розничная сеть предоставляет данные по любой товарной категории и по каждому из магазинов. В дальнейшем можно изучить спрос на отечественные товары в другой товарной категории. Это позволит сравнить результаты и прийти к каким-либо выводам относительно эффекта страны происхождения товара в разных товарных категориях. Более того, можно провести точно такое же исследование, но по другому магазину розничной сети и сравнить полученные результаты. Если они окажутся разными, то можно будет предполагать, что эффект страны происхождения товара и расположение магазина в городе связаны и сонаправлено влияют на вероятность покупки той или иной альтернативы. Также в настоящем исследовании изучались лишь характеристики альтернатив и их влияние на выбор потребителя. Массивы данных, предоставляемые розничной сетью, позволяют получить персональные данные держателей карт. Эти данные предоставляет не сам магазин, а они собираются методом опроса. В массивах есть только информация с номером карты.

Как и любое другое исследование, настоящее могло быть проведено в рамках определенного набора ограничений. В первую очередь настоящее исследование имеет ограничения, связанные с тем, что имеющиеся для вычислений данные только по магазинам Пермского края. Ввиду такого ограничения становится сложно рассуждать о поведении российских потребителей в целом. Вероятнее всего предпочтения потребителей в разных регионах страны - разные. Поскольку на выбор потребителя могут влиять различные факторы, связанные с его локацией (географическое расположение, климат, инфраструктура), сложно судить о поведении всех россиян, проанализировав данные только по одному из регионов.

На сегодняшний момент в Пермском крае конкурирует порядка 14 розничных сетей продуктов питания [3]. Однако настоящее исследование проводилось по данным только одной из таких сетей. Более того по объективным оценкам проанализированная торговая сеть считается одной из самых дорогих в крае [2]. Из-за данного ограничения сложно сказать о совпадении предпочтений покупателей исследуемой торговой сети и покупателей других сетей. Скорее всего клиенты данной торговой сети более обеспеченные люди, поэтому их предпочтения отличаются.

Еще одним немало важным фактом, который ограничивает настоящее исследование, является единственный магазин из всей торговой сети. Только в Перми розничная сеть имеет 20 супермаркетов. Вполне вероятно, что клиенты разных магазинов одной сети совершенно разные с точки зрения предпочтений. У сети есть магазины, расположенные в спальных районах, а также большой гипермаркет в самом центре города.

Резюмируя вышесказанное, важно отметить значимость проведенного исследования. Из-за сравнительно маленького количества русскоязычных статей на тему изучения спроса по данным со сканнеров и по применению моделей дискретного выбора, настоящее исследование может стать базой для изучения именно эффекта страны происхождения товара на спрос. Анализ позволит понять, что такой эффект присутствует и значим. Полученные результаты подтвердили предположения, а также предоставили почву для новых и дальнейших размышлений.

Список использованных источников

Специальаня литература

1. Agbonifohaa, B.A. And Elimimianb, J.U. (1998), "Attitudes of Developing Counties Towards "Country-of-Origin" Products in an Era of Multiple Brands”, Journal of International Consumer Marketing, Vol.11, 4, pp.97 - 116.

2. Ahmed, S.A. and d'Astous, A. (2001), "Canadian Consumers' Perceptions of Products Made in Newly Industrializing East Asian Countries”, International Journal of Commerce and Management, Vol.11, 1, pp.54 - 81.

3. Bailey, W. and Pineres, S.A.G. (1997), "Country of Origin Attitudes in Mexico”. Journal of International Consumer Marketing, Vol.9, 3, pp.25 - 41.

4. Balabanis, G. and Diamantopoulos, A. (2004), "Domestic Country Bias, Country of-Origin Effects, and Consumer Ethnocentrism: A Multidimensional Unfolding Approach”, Journal of the Academy of Marketing Science, Vol.32, 1, pp.80-95.

5. Batra, R., Ramaswamy, V., Alden, D. and Ramachander, S. (2000), "Effects of Brand Local and Nonlocal Origin on Consumer Attitudes in Devoloping Countries”, Journal of Consumer Research, Vol.13, pp.394-404.

6. Batraa, R. and Sinhab, I. (2000), "Consumer-level factors moderating the success of private label brands”, Journal of Retailing, Vol.76, 2, pp.175-191.

7. Bilkey, W.J. and Nes, E. (1982), "Country-of-Origin Effects on Product Evaluations”, Journal of International Business Studies, Vol.13, 1, pp.89-99.

8. Burgess, S.M. and Harris, M. (1999), "Social Identity in an Emerging Consumer Market: How You Do the Wash May Say a Lot About Who You Think You Are”, Advances in Consumer Research, Vol.26, 1, pp.170-175.

9. Cattin, P., Jolibert, A. and Lohnes, C.A. (1982), "Cross-Cultural Study of "Made in” Concepts”, Journal of International Business Studies, Vol.13, 3, pp.131-141.

10. Cordell, V.V. (1992), "Effects of Consumer Preferences for Foreign Sourced Products”, Journal of International Business Studies, Vol.23, 2, pp.251-269.

11. Darling, J.R. and Arnold, D. R. (1988), "The competitive position abroad of products and marketing practices of the United States, Japan, and selected European countries”, Journal of Consumer Marketing, Vol.5, 4, pp.61 - 68.

12. Druckman, D. (1994), "Nationalism, Patriotism, and Group Loyalty: A Social Psychological Perspective”. Mershon International Studies Review, Vol.38, 1, pp.43-68.

13. Elliott, G.R. and Cameron, R. C. (1994), "Consumer Perception of Product Quality and the Country-of-Origin Effect”, Journal of International Marketing, Vol.2, 2, pp.49-62.

14. Eroglu, S.A. and Machleit, K. A. (1989), "Effects of Individual and Product©\specific Variables on Utilising Country of Origin as a Product Quality Cue”, International Marketing Review, Vol.6, 6, pp.27-43.

15. Gaedeke, R.M. (1973), "Selected U. S. Multinational Service Firms in Perspective”, Journal of International Business Studies, Vol.4, 1, pp.61-66.

16. Gensch, D.H. and Recker, W. W. (1979), "The Multinomial, MultiattributeLogit Choice Model”, Journal of Marketing Research, Vol.16, 1, pp.124-132.

17. Ger, G., Askegaard, S. and Christensen, A. (1999), "Experiential Nature of Product-Place Images: Image As a Narrative”, Advances in Consumer Research, Vol.26, pp.165-169.

18. Good, L. K. and Huddleston P., (1995), "Ethnocentrism of Polish and Russian consumers: are feelings and intentions related”, International Marketing Review, Vol.12, 5, pp.35 - 48.

19. Guadagni, P.M. and Little, J.D.C. (1983), "A Logit Model of Brand Choice Calibrated on Scanner Data”, Marketing Science, Vol.2, 3, pp. 203-238.

20. Han, C.M. (1989), "Country image: Halo or summary construct”, Journal of Marketing Research, Vol.25, pp.222-229.

21. Hauser, J.R. (1978), "Testing the Accuracy, Usefulness, and Significance of Probabilistic Choice Models: An Information Theoretic Approach”, Operations Research, Vol.26, pp.406-421.

22. Herche J. (1992), "A note on the predictive validity of the CETSCALE”. Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 20, 3, pp.261-264.

23. Herche, J. (1994), "Ethnocentric Tendencies, Marketing Strategy and Import Purchase Behaviour”. International Marketing Review, Vol.11, 3, pp.4-16.

24. Huddleston, P., Good, L. and K. Stoel, L. (2001), "Consumer ethnocentrism, product necessity and Polish consumers' perceptions of quality”, International Journal of Retail and Distribution Management, Vol.29, 5, pp.236 - 246.

25. Kaynaka, E. and Cavusgilb, S.T. (1983), "Consumer Attitudes towards Products of Foreign Origin: Do They Vary Across Product Classes? ”, International Journal of Advertising, Vol.2, 2, pp.147-157.

26. Klein, J.G., Ettenson, R. and Morris, M.D. (1998), "The Animosity Model of Foreign Product Purchase: An Empirical Test in the People's Republic of China”. Journal of Marketing, Vol.62, 1, pp.89-100.

27. Lantz, G. and Loeb, S. (1996), "Country of origin and ethnocentrism: an analysis of Canadian and American preferences using social identity theory”, Advances in consumer research, Vol.23, pp.374-378.

28. Li, W. - K. andWyer, R.S. Jr. (1994), "The role of country of origin in product evaluations: Informational and standard-of-comparison effects”, Journal of Consumer Psychology, Vol.3, 2, pp.187-212.

29. Loureiroa, M. L. and Umbergerb, W. J. (2007), "A choice experiment model for beef: What US consumer responses tell us about relative preferences for food safety, country-of-origin labeling and traceability”, Food Policy, Vol.32, 4, pp.496-514.

30. McFadden, D. (1972), "Conditional logit analysis of qualitative choice behavior”, Frontiers in Econometrics, Vol. 199, pp.106-142.

31. Merton, R. K. (1957), "Priorities in Scientific Discovery: A Chapter in the Sociology of Science”, American Sociological Review, Vol.22, 6, pp.635-659.

32. Nebenzahl, I.D., Jaffe, E.D. and Kavak, B. (2001), "Consumers' Punishment and Rewarding Process via Purchasing Behavior”, Teaching Business Ethics, Vol.5, 3, pp.283-305.

33. Netemeyer, R.G., Durvasula, S. and Lichtenstein, D.R. (1991). A Cross-National Assessment of the Reliability and Validity of the CETSCALE. Journal of Marketing Research, 28 (3), 320-327.

34. Olsen, J.E., Kent L.G. and Abhilit B, (1993), "Influencing Consumers' Selection of Domestic Versus Imported Products: Implications for Marketing Based on a Model of Helping Behavior”, Journal of the Academy of Marketing Science, Vol.21, 4, pp.307-322.

35. Ozsomer, A., Bodur, M. and Cavusgil, S. T. (1991), "Marketing Standardisation by Multinationals in an Emerging Market”, European Journal of Marketing, Vol.25, 12, pp.50 - 64.

36. Papadopoulos, N., Heslop, L. A. and Bamossy, G. (1990), "A comparative image analysis of domestic versus imported products”, International Journal of Research in Marketing, Vol.7, 4, pp.283-294.

37. Peterson, R.A. and Jolibert, A.J.P. (1995), "A Meta-Analysis of Country-Of-Origin Effects”, Journal of International Business Studies, Vol.26, 4, pp.883-900.

38. Punj, G.N. and Staelin, R. (1978), "The Choice Process for Graduate Business Schools”, Journal of Marketing Research, Vol.15, 4, pp.588-598.

39. Ralston, D. A., Gustafson, D. J., Cheung, F. M. and Terpstra, R. H. (1993), "Differences in Managerial Values: A Study of U. S., Hong Kong and PRC Managers”, Journal of International Business Studies, Vol.24, 2, pp.249-275.

40. Samiee, S. (1994), "Customer Evaluation of Products in a Global Market”, Journal of International Business Studies, Vol.25, 3, pp.579-60.

41. Sharma, S., Shimp, T.A. and Shin, J. (1995), "Consumer ethnocentrism: A test of antecedents and moderators”, Journal of the Academy of Marketing Science, Vol.23, 1, pp.26-37.

42. Shimp, T.A. and Sharma, S. (1987), "Consumer Ethnocentrism: Construction and Validation of the CETSCALE”, Journal of Marketing Research, Vol.24, 3, pp.280-289.

43. Silk, A.J. and Glen, L.U. (1978), "Pre-Test-Market Evaluation of New Packaged Goods: A Model and Measurement Methodology”, Journal of Marketing Research, Vol.15 No.2, pp.171-191.

44. Sumner, W.G. (1906), Folkways: The Sociological Importance of Usages, Manners, Customs, Mores, and Morats, New York: Ginn.

45. Verlegh, P.W.J. and Steenkamp, J. - B. E. M. (1999), "A review and meta-analysis of country-of-origin research”, Journal of Economic Psychology, Vol. 20, 5, pp.521-546.

46. Wall, M. and Heslop, L. A. (1986), "Consumer attitudes toward Canadian-made versus imported products”, Journal of the Academy of Marketing Science, Vol.14, 2, pp.27-36.

47. Wang, C.-K. and Lamb, C.W. (1983), "The impact of selected environmental forces upon consumers' willingness to buy foreign products”, Journal of the Academy of Marketing Science, Vol.11, 1, pp.71-84.

48. Wang, C.L., and Chen, Z.X. (2004), "Consumer ethnocentrism and willingness to buy domestic products in a developing country setting: testing moderating effects”, Journal of Consumer Marketing, Vol.21, 6, pp.391-400.

49. Watson, J.J., and Wright, K. (2000), "Consumer ethnocentrism and attitudes toward domestic and foreign products”. European Journal of Marketing, Vol.34, 9/10, pp.1149-1166.

50. Xie, J., Gao, Z., Swisher, M. and Zhao, X. (2015), "Consumers' preferences for fresh broccolis: interactive effects between country of origin and organic labels”, Agricultural Economics, Vol.47, 2, pp.181-191.

51. Yagcia, M.I. (2001), "Evaluating the Effects of Country-of-Origin and Consumer Ethnocentrism”, Journal of International Consumer Marketing, Vol.13, 2, pp.63 - 85.

52. Yellott, J.I. Jr. (1977), "The Relationship Between Luce's Choice Axiom, Thurstone's Theory of Comparative Judgment and the Double Exponential Distribution”, Journal of Mathematical Psychology, Vol.15, pp.109-144.

53. Zeugner-Roth, K.P., Zabkar, V. and Diamantopoulos, A. (2015), "Consumer Ethnocentrism, National Identity, and Consumer Cosmopolitanism as Drivers of Consumer Behavior: A Social Identity Theory Perspective”, Journal of International Marketing, Vol.23, 2, pp.25-54

Электронные ресурсы

54. Википедия Свободная Энциклопедия [Электронный ресурс]: Режим доступа: https: // ru. wikipedia.org/wiki/Санкции_в_связи_с_украинскими_событиями_2014_года, свободный. - Загл. с экрана.

55. Портал про город Пермь [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://progorod59.ru/news/view/4184, свободный. - Загл. с экрана.

56. Российский продуктовый портал [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://foodmarkets.ru/wholesale/town/92, свободный. - Загл. с экрана.

Приложение

Приложение 1. Описательные статистики

Таблица 12. Описательная статистика для первоначального набора данных

наблюдений	877783
ПЕРЕМЕННАЯ	СРЕДНЕЕ	СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ	Min	Max
choice	0.01	0.11	0	1
цена, руб.	51.30	27.18	21.80	180.00
процент скидки, %	0.13	1.95	0	37.26
наличие скидки	0.00	0.07	0	1
вес, грамм	462.47	128.33	200.00	950.00
название на латинском	0.85	0.36	0	1
цена за 1 грамм, руб.	0.12	0.08	0.03	0.50
ФОРМА
алфавит	0.00	0.05	0	1
бантики	0.01	0.07	0	1
канеллони	0.01	0.07	0	1
фетуччине	0.01	0.12	0	1
фигурки	0.05	0.22	0	1
фнчоза	0.01	0.12	0	1
гнезда	0.03	0.17	0	1
колечки	0.02	0.13	0	1
лагман	0.01	0.11	0	1
лапша	0.07	0.25	0	1
лазанья	0.03	0.16	0	1
перья	0.12	0.33	0	1
радиатори	0.04	0.19	0	1
ракушки	0.05	0.22	0	1
рожки	0.09	0.29	0	1
рожки витые	0.03	0.16	0	1
спагетти с дыркой	0.03	0.17	0	1
спагетти	0.10	0.30	0	1
спиральки	0.10	0.30	0	1
трубочки	0.03	0.18	0	1
улитки	0.04	0.19	0	1
вермишель	0.12	0.33	0	1
СТРАНА ПРОИЗВОДИТЕЛЬ
Китай	0.06	0.24	0	1
Италия	0.33	0.47	0	1
Казахстан	0.00	0.06	0	1
Россия	0.61	0.49	0	1
ЦВЕТ МАКАРОННЫХ ИЗДЕЛИЙ
разноцветные	0.00	0.01	0	1
без цвета	1.00	0.01	0	1
ТИП МУКИ
бобовая	0.01	0.12	0	1
черный рис	0.00	0.07	0	1
гречневая	0.00	0.07	0	1
пшеничная	0.95	0.22	0	1
белый рис	0.03	0.16	0	1
ТИП УПАКОВКИ
пакет	0.96	0.20	0	1
коробка	0.04	0.20	0	1

Таблица 13. Описательная статистика для первоначального набора данных При зависимой переменной равной 1. Только тех наблюдений, где choice = 1.

наблюдений	10892
ПЕРЕМЕННАЯ	СРЕДНЕЕ	СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ	Min	Max
choice	1.00	0.00	1	1
цена, руб.	40.51	15.07	21.8	180
процент скидки, %	0.26	2.75	0	37.26
наличие скидки	0.01	0.09	0	1
вес, грамм	495.13	125.60	200	950
название на латинском	0.85	0.36	0	1
цена за 1 грамм, руб.	0.09	0.05	0.02775	0.5
ФОРМА
алфавит	0.00	0.05	0	1
бантики	0.01	0.11	0	1
канеллони	0.00	0.04	0	1
фетуччине	0.01	0.11	0	1
фигурки	0.02	0.15	0	1
фнчоза	0.00	0.07	0	1
гнезда	0.02	0.15	0	1
колечки	0.02	0.14	0	1
лагман	0.01	0.12	0	1
лапша	0.04	0.19	0	1
лазанья	0.01	0.09	0	1
перья	0.11	0.32	0	1
радиатори	0.02	0.15	0	1
ракушки	0.06	0.24	0	1
рожки	0.11	0.32	0	1
рожки витые	0.04	0.19	0	1
спагетти с дыркой	0.03	0.17	0	1
спагетти	0.15	0.36	0	1
спиральки	0.10	0.31	0	1
трубочки	0.02	0.13	0	1
улитки	0.06	0.23	0	1
вермишель	0.13	0.34	0	1
СТРАНА ПРОИЗВОДИТЕЛЬ
Китай	0.01	0.11	0	1
Италия	0.35	0.48	0	1
Казахстан	0.00	0.04	0	1
Россия	0.64	0.48	0	1
ЦВЕТ МАКАРОННЫХ ИЗДЕЛИЙ
разноцветные	0.00	0.01	0	1
без цвета	1.00	0.01	0	1
ТИП МУКИ
бобовая	0.00	0.07	0	1
черный рис	0.00	0.03	0	1
гречневая	0.00	0.03	0	1
пшеничная	0.99	0.10	0	1
белый рис	0.00	0.06	0	1
ТИП УПАКОВКИ
пакет	0.96	0.19	0	1
коробка	0.04	0.19	0	1

Таблица 14. Описательная статистика для нового набора данных

наблюдений	841118
ПЕРЕМЕННАЯ	СРЕДНЕЕ	СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ	Min	Max
choice	0.01	0.11	0	1
цена, руб.	50.42	26.72	21.8	180
процент скидки, %	0.14	2.00	0	37.26
наличие скидки	0.00	0.07	0	1
вес, грамм	459.01	119.59	200	800
название на латинском	0.84	0.37	0	1
цена за 1 грамм, руб.	0.12	0.08	0.03	0.50
ФОРМА
Фетуччине	0.06	0.23	0	1
Фигурки	0.12	0.32	0	1
Фунчоза	0.01	0.12	0	1
Лапша	0.06	0.24	0	1
Лазанья	0.03	0.18	0	1
Перья	0.12	0.32	0	1
Ракушки	0.05	0.21	0	1
Рожки	0.13	0.33	0	1
Спагетти	0.14	0.34	0	1
Спиральки	0.10	0.31	0	1
Трубочки	0.03	0.18	0	1
Улитки	0.04	0.19	0	1
Вермишельки	0.11	0.31	0	1
СТРАНА ПРОИЗВОДИТЕЛЬ
Китай	0.04	0.20	0	1
Италия	0.35	0.48	0	1
Казахстан	0.00	0.06	0	1
Россия	0.61	0.49	0	1
ЦВЕТ МАКАРОННЫХ ИЗДЕЛИЙ
разноцветные	0.00	0.01	0	1
без цвета	1.00	0.01	0	1
ТИП МУКИ
Не пшеничная	0.04	0.20	0	1
Пшеничная	0.96	0.20	0	1
ТИП УПАКОВКИ
пакет	0.96	0.20	0	1
коробка	0.04	0.20	0	1

Таблица 15. Описательная статистика для нового набора данных При зависимой переменной равной 1. Только тех наблюдений, где choice = 1.

наблюдений	10625
ПЕРЕМЕННАЯ	СРЕДНЕЕ	СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ	Min	Max
choice	1.00	0.00	1	1
цена, руб.	40.19	14.32	21.8	180
процент скидки, %	0.26	2.79	0	37.26
наличие скидки	0.01	0.10	0	1
вес, грамм	490.62	120.00	200	800
название на латинском	0.84	0.36	0	1
цена за 1 грамм, руб.	0.09	0.04	0.03	0.5
ФОРМА
Фетуччине	0.05	0.21	0	1
Фигурки	0.08	0.27	0	1
Фунчоза	0.00	0.07	0	1
Лапша	0.04	0.19	0	1
Лазанья	0.01	0.10	0	1
Перья	0.11	0.31	0	1
Ракушки	0.06	0.24	0	1
Рожки	0.15	0.36	0	1
Спагетти	0.19	0.39	0	1
Спиральки	0.11	0.31	0	1
Трубочки	0.02	0.13	0	1
Улитки	0.05	0.22	0	1
Вермишельки	0.13	0.34	0	1
СТРАНА ПРОИЗВОДИТЕЛЬ
Китай	0.01	0.09	0	1
Италия	0.36	0.48	0	1
Казахстан	0.00	0.04	0	1
Россия	0.64	0.48	0	1
ЦВЕТ МАКАРОННЫХ ИЗДЕЛИЙ
разноцветные	0.00	0.01	0	1
без цвета	1.00	0.01	0	1
ТИП МУКИ
Не пшеничная	0.01	0.09	0	1
Пшеничная	0.99	0.09	0	1
ТИП УПАКОВКИ
пакет	0.96	0.19	0	1
коробка	0.04	0.19	0	1

Приложение 2

Таблица 16. Корреляционная матрица независимых переменных

Фет-ни

Фигурки

Фунчоза

Лапша

Лазанья

Перья

Ракушки

Рожки

Спагетти

Спираль

Тр-чки

Улитки

Вер-шель

Фетуччини

1

Фигурки

-0.09***

1

Фунчоза

-0.03***

-0.04***

1

Лапша

-0.06***

-0.09***

-0.03***

1

Лазанья

-0.05***

-0.07***

-0.02***

-0.05***

1

Перья

-0.09***

-0.13***

-0.05***

-0.09***

-0.07***

1

Ракушки

-0.06***

-0.08***

-0.03***

-0.06***

-0.04***

-0.08***

1

Рожки

-0.09***

-0.14***

-0.05***

-0.10***

-0.07***

-0.14***

-0.08***

1

Спагетти

-0.10***

-0.14***

-0.05***

-0.10***

-0.07***

-0.15***

-0.09***

-0.15***

1

Спиральки

-0.08***

-0.12***

-0.04***

-0.09***

-0.06***

-0.13***

-0.08***

-0.13***

-0.13***

1

Трубочки

-0.05***

-0.07***

-0.02***

-0.05***

-0.03***

-0.07***

-0.04***

-0.07***

-0.07***

-0.06***

1

Улитки

-0.05***

-0.07***

-0.02***

-0.05***

-0.04***

-0.07***

-0.05***

-0.08***

-0.08***

-0.07***

-0.04***

1

Вермишельки

-0.09***

-0.13***

-0.04***

-0.09***

-0.07***

-0.13***

-0.08***

-0.13***

-0.14***

-0.12***

-0.07***

-0.07***

1

Китай

-0.05***

-0.08***

0.59***

-0.05***

-0.04***

-0.08***

-0.05***

-0.08***

-0.08***

-0.07***

-0.04***

-0.04***

0.36***

Италия

0.20***

-0.11***

-0.09***

-0.13***

0.26***

0.08***

0.06***

-0.04***

Подобные документы

• Товароведение макаронных изделий

  Классификация макаронных изделий, основные факторы, влияющие на их качество. Методы оценки качества и дефекты макаронных изделий. Анализ ассортимента макаронных изделий в сети магазинов "Мария-Ра". Весовые и фасованные изделия, их упаковка и маркировка.
  
  отчет по практике [1,0 M], добавлен 04.06.2015
  

• Анализ ассортимента макаронных изделий

  Факторы, формирующие ассортимент макаронных изделий. Анализ структуры торгового ассортимента макаронных изделий в магазине самообслуживания "Минимаркет". Классификация макаронных изделий по ГОСТ Р 51865-2002. Расчет показателя новизны ассортимента.
  
  курсовая работа [268,4 K], добавлен 01.04.2015
  

• Маркетинговый план развития ООО "Лейтц Инструменты" на период 2012-2013 годов

  Определение миссии и цели предприятия. Анализ его слабых и сильных сторон, товарной, ценовой и дистрибуционной политики, конкурентных преимуществ и недостатков, целевого сегмента рынка. Оценка качества и конкурентоспособности продукции и спроса на нее.
  
  курсовая работа [472,5 K], добавлен 09.07.2014
  

• Влияние эффекта страны происхождения на китайские бренды как составную часть имиджа государства

  Проблема контрафакта в Китае. Имидж китайских компаний. Трансформация роли брендов на международной арене. Эффект страны происхождения. Стереотипы, сложившиеся относительно Китая и китайских товаров. Доля "черного рынка" в экономике современного Китая.
  
  реферат [32,8 K], добавлен 30.09.2016
  

• Экспертиза качества и оценка конкурентоспособности макаронных изделий

  Характеристика и современное состояние рынка макаронных изделий России, анализ ассортимента продукции, показатели качества и условия хранения. Оценка конкурентоспособности макаронных изделий, реализуемых в ООО "Лимак-Трейд", и пути ее повышения.
  
  дипломная работа [355,5 K], добавлен 30.08.2009
  

• Анализ ассортимента и экспертиза качества макаронных изделий

  Проведение анализа ассортимента и оценка качества макаронных изделий, реализуемых в торговой сети города Белгорода. Краткая хозяйственно-экономическая характеристика магазина "Игира", организация приемки и основные поставщики макаронных изделий.
  
  курсовая работа [57,1 K], добавлен 27.03.2009
  

• Ассортимент, качество, экспертиза макаронных изделий и трикотажных товаров

  Анализ российского рынка макаронных и трикотажных изделий, их классификация. Качество и экспертиза макаронных и трикотажных изделий. Анализ ассортимента макаронных и трикотажных изделий в г. Чита. Упаковка, маркировка, транспортировка и хранение.
  
  курсовая работа [110,1 K], добавлен 11.05.2011
  

• Товароведная экспертиза макаронных изделий

  Классификация и ассортимент макаронных изделий, их пищевая ценность и потребительские свойства. Методы исследования органолептических и физико-химических показателей. Анализ структуры ассортимента макаронных изделий, реализуемых в супермаркете "Стэйтон".
  
  курсовая работа [350,7 K], добавлен 19.01.2014
  

• Изучение потребительских свойств и пищевой ценности хлебобулочных изделий

  Роль в питании хлебобулочных изделий. Потребительские свойства хлебобулочных изделий, виды и формы товарной информации. Анализ ассортимента хлебобулочных изделий магазина "Колосок". Экспертиза качества, анализ спроса и предложения, прогнозирование продаж.
  
  курсовая работа [67,1 K], добавлен 06.06.2009
  

• Управление жизненным циклом товара (на примере ООО "Спортмастер")

  Анализ рыночной среды организации, ее товарной политики, динамики продаж, предпочтений потребителей. Жизненный цикл товаров, его влияния на финансовые результаты предприятия. Развитие конкурентных преимуществ розничной сети. Продвижение товара в магазине.
  
  курсовая работа [177,4 K], добавлен 28.03.2017
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам