кривой осуществляется на основе принятого критерия, в качестве которого может служить сумма квадратов отклонений фактических знаний от значений, рассчитанных по уравнению тренда. Из совокупности кривых выбирается та, которой соответствует минимальное значение критерия.

Заметим, что такой же набор моделей и метод наименьших квадратов используется в программе для построения функции спроса - зависимости цен товаров от объемов продаж.

3. Многофакторная регрессионная модель

В программе для построения многопараметрического уравнения регрессии используют две модели с запаздывающими аргументами:

уt=а0+а1уt-i+L+ аруt-р+1St(1)+ L+ар+mSt(m);

уt=а0·уt-ia1L+ уt-pap · (St(1))ap+1L(St(m)) ap+m.

Здесь уt-j - значение уровня в момент времени t-j (j=1, K,p), где р - период запаздывания; St(1), К, St(m) - значения факторов St(1), К, St(m) в момент времени.

Эти модели позволяют не только учесть влияние на прогнозируемый признак факторов модели (факторы анализируются и отбираются автоматически, по заданным коэффициентам корреляции), но учесть предыдущие значения ряда прогнозируемого признака.

Следует иметь в виду, что если период запаздывания равен р, то модель строится по (n-p) точкам. Должно выполняться неравенство

(n-p)>(n+m+1), т.е. количество параметров не должно превосходить числа точек, по которым строится модель.

Процессы моделирования и реализации стратегий, в особенности на международных рынках, предполагают четкую организацию этих процессов, т.е. эффективную организацию маркетинга в системе управления международными компаниями, что будет рассмотрено далее.