Modelação das elasticidades de quotas de mercado para produtos de grande consumo.

• Autor(es): Mendes, Armando B.
• Data: 1997
• Identificador Persistente: http://hdl.handle.net/10400.3/2162
• Origem: Repositório da Universidade dos Açores
• Assunto(s): Elasticidade; Quotas de Mercado; Preço; Modelos Causais; Marketing; Causal Models; Elasticities; Promotions; Stock-Outs; Market Share
• Tipo de Documento: Dissertação de Mestrado
• Idioma: Português

Descrição

Dissertação de Mestrado em Investigação Operacional e Engenharia de Sistemas. As vendas de produtos ao nível da loja são habitualmente modeladas utilizando dados agregados no tempo ou no número de produtos. A agregação permite alisar a série, evitando a interferência de fenómenos como roturas de "stock", frequentes em muitas lojas de grande dimensão. Nesta tese são desenvolvidos modelos de vendas causais a serem utilizados em dados com elevado nível de desagregação e permitindo a análise do comportamento dos diferentes produtos perante roturas, promoções ou alterações de preço. Utiliza-se uma perspectiva descritiva ainda que os modelos possam ser utilizados previsionalmente. Introduz-se o conceito de variável relativizada tanto nos modelos clássicos como nos modelos de atracção. São deduzidas expressões tanto para as elasticidades directas como cruzadas, para cada modelo combinado com cada uma das expressões de relativização. Faz-se uma análise de robustez às expressões verificando-se que além dos modelos de atracção também alguns modelos clássicos conduzem a elasticidades robustas. Os modelos são posteriormente ajustados a dados relativos a uma subfamília com cinco marcas de arroz. Determinam-se e interpretam-se as elasticidades directas e cruzadas do preço nas quotas de mercado. Conclui-se que os modelos clássicos apresentam um maior poder explicativo fornecendo um maior número de parâmetros facilmente interpretáveis como os relacionados com roturas e promoções. ABSTRACT: Retail product sales are usually modelled using data aggregated over time or by product group. Doing this is necessary in order to reduce bias effects such as stock-outs, very frequent in large stores. The present research develops causal sales models for daily item data, modelling sales price variability, promotions and stock-out substitution. The approach is essentially descriptive, but the developed models can be used for forecasting purposes. The relative marketing variable concept is introduced not only in classical causal models but also in attraction models. Direct and cross elasticity expressions are deduced for every model combined with seven relative variable expressions. These expressions are tested in extreme conditions for robustness. Not only the attraction models are found robust, but same classical models can bring robust elasticity expressions too. The models are then adjusted to any of five products belonging to a rice product group. Direct and cross elasticities are calculated and interpreted. Results from causal classical models and attraction models are compared. Classical models were found to have more descriptive power than attraction models providing several parameters, related with promotions and stock-outs, easier to interpret.