1 292 SZEMLE
tanszékek státus- és órabér-szükségletének kiszámítását. A következő évekre négy új kar létrehozását irányozzák elő: az automatizált irányítási rendszerek karát. az alkalmazott matematika karát. a statisztika esti korát és a gazdasági információ gépi feldolgozásának szervezése kart. Két új tanszék szervezése áll előttünk: a matematikai statisztika és a ter—
melés gazdaságtana tanszékeké. Teljesen reális az a perspektíva, hogy az automatizált irányítási rendszerek tudományos kutatóinté- zetét hozzuk létre a meglevő tudományos kutatólaboratóriumokból. Sok remény fűződik
az anyagi alap bővüléséhez. Ebben az öt- éves tervben egy előadótermi épülettömb.
kollégium, egy étkezde és egy sporttelep épí- tését irányoztuk elő.
*
Mint minden szovjet felsőoktatási intéz- ményre, a Moszkvai Gazdaságstatisztikai Inté- zetre is jellemző a lankadatlan törekvés arra, hogy minél tökéletesebbé tegye a magas képzettségű szakemberek felkészítését a nép- gazdaság egyre növekvő igényeinek meg- felelően.
A SZOVJETUNIÓ KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATALA MELLETT MÚKÖDÖ TUDOMÁNYOS—MÓDSZ—ERTANI TANÁCS ULÉSÉRÖL
A statisztikai módszerek további tökéletesí—
tése és a Szovjetunió Központi Statisztikai Hivatala mellett működő Tudományos—Mód- szertani Tanács tevékenységének aktivizálása érdekében 1972. június 28-án sor került a Tanács kibővített ülésére, amelyen részt vet- tek a Szovjetunió Központi Statisztikai Hiva- tala főosztályainak és osztályainak képvise-
lői.
A Tanács ülésén megvitatták a munka továbbfejlesztése're vonatkozó azon javasla- tokat, amelyeket a Szovjetunió Központi Sta—
tisztikai Hivatala Kollégiumának 1972. feb—
ruár 18-i határozatának megfelelően készí—
tettek elő.
A javaslatok szerint a Szovjetunió Központi Statisztikai Hivatala főosztályainawk, osztályai- nak és más részlegeinek figyelmüket az SZKP XXIV. kongresszusának határozataiból következő statisztikai—módszertani kérdések- nek a kidolgozására és a Tudományos—Mód—
szertani Tanácsban való megvitatására'kell összpontosítaniok. Ezek többek között a tár- sadalmi termelés és a beruházások kihasz- nálásának, a lakosság életszinvonalának, a béremelésnek és a termelékenység növe—
kedésének mutatói, az Állami Statisztika Automatizált Rendszerének megteremtésével és az automatizált információfeldolgozással kapcsolatos kérdések.
MAGYAR NYELVÚ
PAUL E. GREEN — DONALD S, TULL:
DUNTÉS—ELÖKÉSZiTÉS A MARKETINGBEN Tm
Közgazdasági és Jogi Könyvkiadó, Budapest, 1971.
608 old.
A modern statisztikai döntéselméletnek. az ún. Bayes—féle eljárásnak a kibontakozásával megteremtődött annak a lehetősége. hogy a piackutatás, a marketing—tevékenység hatha-
Elhatározták. hogy megváltozik a Tudomá- nyos—Módszertani Tanács módszertani mun—
kákkal foglalkozó tervének kialakítási rendje.
A Tanács munkatervébe a legnagyobb, pers—
pektivikus jellegű témákat kell felvenni. kikü- szöbölve ezáltal a párhuzamosságot a To—
nács és a Hivatal statisztikai módszerekkel foglalkozó részlegeinek munkájából.
Szorosabb kapcsolatot kell kialakítani a Tanács és a Központi Statisztikai Hivatal Tu- dományos Kutatóintézete között, továbbá je- lentősen javítani kell a munkák koordiná—
cióját a Szovjetunió Központi Statisztikai Hi- vatala mellett működő Tudományos—Módszer- tani Tanács és a szövetségi köztársaságok központi statisztikai hivatalainak tudományos szaktanácsai között. Ennek érdekében, ta—
pasztalatcsere formájában a Tanács összesi- teni fogja a szövetségi köztársaságok tudo- mányos szaktanácsainak munkaterveit; meg- hallgatja a szaktanácsok elnökeinek beszá—
molóit: bevonja a szövetségi köztársaságok központi statisztikai hivatalait egyes kérdések kidolgozásába.
Az ülés résztvevői kifejezték kívánságukat, hogy a Tanács keretében hozzanak létre ága- zatonként és a fontosabb statisztikai problé- mák megoldására állandó bizottságokat, va—
lamint ideiglenes bizottságokat a nem hosszú lejáratú kérdések vizsgálatára.
SZAKIRODALOM
tós segítséget nyújtson a vállalati döntések megalapozásához.
Jelen könyv. amelynek megírásakor a szer- zők az Egyesült Államok gazdaságát tartot- ták szem előtt. 15 fejezetben igen részletes tárgyalásmód révén e lehetőség tényleges realizálásával. valamint a piaci elemzésekre és döntésekre való alkalmazásával foglal- kozik.
SZEMLE
1 293
Az első három fejezet mintegy előkészíti, bevezeti a témát: meghatározza a marketing—
kutatás tartalmát és területét; áttekintést ad a marketing—kutatás kialakulásáról, a mar—
keting-vizsgálatok típusairól. valamint a mar- keting—kutatással foglalkozó szervezetekről;
jellemzi a marketing—vezetést, amelynek a sajátossága —- a vezetés más területeihez ha- sonláan — a döntéshozatal. A szerzők hat—
féle döntéstípust különböztetnek meg: a meg—
oldandó problémák kijelölése, a legsürge- tőbb probléma kiválasztása, a kiválasztott probléma megoldása, a megoldási mód vég- rehajtása, a megoldás módosítása a tapasz- talt eredmények alapján, a megoldási elvek kialakítása. Felhívják a figyelmet arra, hogy a marketing—vezetés területén hozandó dön- tések lényegesen bonyolultabbak. mint más területen. Ennek okát a figyelembe veendő változók nagy száma és ezen belül az ún.
exogén változók nagy száma, az állandóság hiánya. valamint azok a mérési problémák képezik, amelyek a kapcsolatok nem lineáris jellegéből erednek. További problémát jelent az információk hiánya és az, hogy a dönté—
sekhez kapcsolódó kockázat igen nagy. Tu- lajdonképpen a harmadik fejezetben kerül sor a Bayes-féle szemlélet ismertetésére- Ezt a szemléletet a szerzők úgy mutatják be, mint olyan gyakorlati módszert, amely felhasznál- ható a marketing-kutatási információk értéké—
nek és költségének egybevetésére. A felhasz—
nálási lehetőségek ismertetését számbeli pél- dákkal is kiegészítik. igen érdekes megemlí- teni, hogy az egyes döntések költségkonzek- venciái értékelésekor a szerzők a költségek között az elmaradt hasznot is szerepeltetik, vagyis azt az elmulasztott nyereséget, ame- lyet a vállalat forrásainak leggazdaságosabb allokációjával még realizálni lehetett volna.
A negyedik fejezet már a ,,gyakorló" mar—
keting—kutatóhoz szól, hiszen a marketing- kutatás egyik központi jelentőségű problémá- jával, a kutatás megtervezésével foglalkozik.
Ennek során a szerzők részletesen tárgyalják a kutatási terv kialakítását. a kutatások kü- lönböző csoportjait, a piackutatási informá- ciókat és legfőbb csoportjait, különös tekin- tettel az egyes vizsgálati típusokra. A vizs- gálati eljárások kiválasztásánál igen fontos szempont a költségtényező. Az egyes vizsgá- lati eljárásoknál értékelésükben a szerzők erre is kitérnek.
A könyv soron következő fejezetei a mar- keting-információk három fő forrásával fog- lalkoznak: a fogyasztók válaszaival. amelyen nemcsak tényleges választ értenek. hanem ide sorolják a vásárlók által esetleg éppen pozitív vagy negatív magatartásuk révén kö- zölt információkat is; a különböző kísérle- tekkel. amelyek sorában különleges helyet foglal el a motivációkutatás. amit gyakran speciális jellegű előrejelzésnek tekintenek; a
szimulációval, amit olyan eljárások összessé- gének lehet tekinteni, amelyek a valóságos folyamatokat ábrázóló modellekben a való- ságos folyamatokra vonatkozóan azáltal nyer- nek számszerű információt, hogy lényeges változásokat hajtanak végre, játszanak le a
modellekben.
A könyvnek talán legtartalmasabbak és a matematikai statisztika alkalmazása iránt ér—
deklődők számára legtöbbet mondák azok a fejezetei. amelyek a marketing—kutatási in- formációk szerzésének módszereit tárgyal- ják. Ezek közül talán a következő három fe- jezet ígér legtöbbet a magyar szakolvasónak.
A könyv a mintavétel kérdéseinek két fe- jezetet (a 8.— és a 9. fejezetet) is szentel. A 8. fejezet az ún. hagyományos mintavételek- kel foglalkozik, megkülönböztetve ezen belül a tudatos és a valószínűségi mintavétel mód- szerét. Külön kitér a fejezet az átlag és a mintabeli viszonyszámok eloszlásának vizs—
gálatára. a speciális mintavételi eljárások (szisztematikus. rétegezett, területi stb.) is- mertetésére. számszerű példákat. egyszerű piackutatási eseteket használva fel ezek szemléltetésére. A fejezet utolsó része, amely összefoglalást ad a hagyományos következ- tetési mód főbb vonásairól. már mintegy át- vezet a Bayes-féle módszer, illetve elemzés területére, amelyet a következő fejezet ismer- tet részleteiben.
A 9. fejezet a Bayes-féle döntés módszerét speciális. gyakorlati aspektusban mutatja be.
Ez azt jelenti, hogy a Bayes-féle módszer al- kalmazása során. amelyen itt alternatív dön- tési szabályok értékelését értik, az elemzés kiterjed a helytelen döntések következménye- képpen keletkező feltételes költségekre is. Ezt a formát a bayesi elemzés .,normális" alak—
jának is nevezik. Ennek az alaknak az egyik jellegzetessége az, hogy előre meghatározott míntanagyságra vonatkozik. A fejezet másik része az optimális mintanagyság kérdését tár- gyalja mind a hagyományos, mind a bayesi szemlélet oldaláról. Rendkívül érdekes kö- vetkeztetések vonhatók le az itt bemutatott számszerű példák elemzéséből. Ezt a gondo- latmenetet folytatva a szerzők a fejezet kö—
vetkező főbb pontjaiban a Bayes—féle soro—
zatos mintavételt és annak gyakorlati alkal- mazhatóságát ismertetik. Ennek során meg- ismerkedhetünk azzal, hogy használható fel a döntési (fa-) diagram az ilyen minta- vételi problémák megoldására. Nagyon gon- dolatébresztő az a rövid áttekintés, amely a hagyományos és a bayesi módszer hasonló és ellentétes vonásait mutatja be.
Hasznos olvasmányul szolgálhat mind a statisztikusok, mind a marketing-kutatók szá—
mára a 11. fejezet. amely a csoportos adatok elemzésének tárgyát, előfeltevéseit és szó—
mítási módszereit mutatja be. Ezen belül rész- letesebben elemzi a x2-próbát, :: regresszió—
1 294 szeme '
és korrelációszámítást. valamint a
diszkrimináns-elemzés egyes alkalmazásait.
A bonyolultabb többváltozós eljárások (fak- toranalízis, kanonikus korreláció) esetén a szerzők inkább a gyakorlati alkalmazhatóság demonstrálására törekedtek. mintsem a mód-
szer lényegének ismertetésére.
A szimulációval foglalkozó 13. fejezet pél- dák segítségével a legismertebb szimulációs eljárások (Monte Carlo-eljárás, operációs já—
ték, heurisztikus programozás) bemutatására törekszik. kiegészítve az így felvázolt képet a Markov-féle modell alkalmazhatósági te- rületeinek ismertetésével. Jól szemlélteti a Monte Carlo-eljárás hasznosságát a szerzők által vizsgált konkrét példa: egy műszaki szol- gáltatás ellátásához szükséges létszám meg- határozása. amely szolgáltatás iránti kereslet igen bizonytalan.
Mint minden döntés. a marketing-döntés is a jövő nem kielégítő ismeretében születik.
következésképpen a marketing—döntések is előrejelzésen alapulnak. Ebből a szempont- ból közömbös az, hogy az előrejelzések ké- szítése a matematikai statisztika módszerei- nek felhasználásával történt-e vagy sem;!(ét- ségtelen tény. hogy ezek a módszerek, amint ezt a 14. fejezet is bizonyítja. hathatós segít- séget nyújthatnak az előrejelzések készítésé- hez. Az előrejelzés általános problémáinak (az előrebecslés bizonytalansága. a stabili- tás feltételezése stb.) áttekintése után a szer-
lineáris. zők bemutatják és értékelik a legismertebb, előrejelzési módszereket. köztük az extrapo—
lációs. a korrelációs. az ökonometriai és a véleménykutatási eljárásokat. A módszertani ..körképet" egy olyan elemzés egészíti ki.
amelyben a valószínűségi elarejelzés és az információ költségét és értékét vetik egybe.
A könyv utolsó. 15. fejezete jellemzi talán _ leghívebben a szerzők törekvését. Ez a feje—
zet ugyanisx a Bayes— féle módszernek a mar- keting- problémák megoldására való gyakor- lati alkalmazását mutatja be. Az egyes pél- dák kiválasztása úgy történt. hogy azok; a bayesi analízis egy-egy meghatározott—vonat- koZását képviseljék. A szerzők szerint ezek közreadása azért fontos. mert ez ideig ví- szonylag kevés olyan elemzés készült, amely- ben a bayesi módszert alkalmazták, s remé- lik. hogy ezek a példák a kutatókat ebbeaz irányba ösztönzik.
A könyv függeléke a matematikai statiszti- kai elemzésekhez leggyakrabban felhasznáit táblázatokat adja közre, ezzel mintegy hang- lsúlyt adva annak az egész könyvön végigva—A
nuló. nyilvánvaló törekvésnek. hogy a szerzők — művűkkel a gyakorló marketing- kutatókat ki'-—
vánják segiteni gyakorlati problémáik megci- dásában. s egyben bizonyítják ezzel azt. hogy a matematikai statisztika módszerei széles kő—
rűen és nagy sikerrel alkalmazhatók,
Dr. Nagy Sándor
