Докладчик - Коренюк Павел магистрант НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург. Оппонент - Хавкин Леонид студент 2 курса магистратуры НИУ ВШЭ

1. Оценка влияния PEST-факторов на
продажи компании Apple в Японии
Хавкин Леонид Леонидович,
151 группа, Маркетинговые технологии
Национальный исследовательский университет Высшая Школа Экономики
Санкт-Петербург, 2017

2. Political factors
•Government stability and likely changes;
•Bureaucracy;
•Corruption level;
•Regulation/de-regulation;
 Tax policy (rates and incentives);
 Trade control;
 Import restrictions (quality and
quantity);
 Tariffs;
•Competition regulation;
•Government involvement in trade unions and
agreements;
•Consumer protection and e-commerce;
•Freedom of press;
Вывод
Количественные P-факторы необходимо учитывать в
рамках корреляционно-регрессионного анализа, в
качестве влияющих переменных включить:
• Налоговые ставки (НДС);
• Акцизы и пошлины;
• Тарифы;
• Налог на ввозимую электронику;
Prob > |t| = 0.0019
Test of Ho: apple_sales and import_tax are independent
Spearman's rho = 0.6659
Number of obs = 19
. spearman apple_sales import_tax

3. Вывод: использование одного временного ряда с 1996 по 2014г. некорректно. На фоне произошедших за 20
лет трех крахов фондового рынка, и изменившейся экономической конъюнктуры – целесообразно
разделить временной ряд на три периода и рассматривать каждый период отдельно, поскольку возможна
вероятность смещения результатов
Крах доткомов
Международный
финансовый кризис
Ослабление йены,
агрессивная денежно-
кредитная политика,
экономический рост

4. Shapiro-Wilk W test for normal data
Variable | Obs W V z Prob>z
-------------+--------------------------------------------------
Apple_sales | 19 0.63685 8.290 4.249 0.00001
. sfrancia Apple_sales
Shapiro-Francia W' test for normal data
Variable | Obs W' V' z Prob>z
-------------+--------------------------------------------------
Apple_sales | 19 0.63564 9.249 3.972 0.00004
Shapiro-Wilk W test for normal data
Variable | Obs W V z Prob>z
-------------+--------------------------------------------------
Apple_sale~n | 19 0.82784 3.930 2.749 0.00299
. sfrancia Apple_sales_ln
Shapiro-Francia W' test for normal data
Variable | Obs W' V' z Prob>z
-------------+--------------------------------------------------
Apple_sale~n | 19 0.84230 4.003 2.477 0.00663

5. 19 19 19 19 19 19 19
0.0000 0.0264 0.0054 0.2882 0.0004 0.0000 0.0000
average_ex~e 0.8155* 0.5079* 0.6120* 0.2570 0.7254* -0.9700* 0.9539*
19 19 19 19 19 19 19
0.0121 0.1598 0.0204 0.0071 0.0000 0.0000 0.0000
Internet_a~s 0.5631* 0.3358 0.5273* 0.5960* 0.9295* -0.8660* 0.9727*
19 19 19 19 19 19 19
0.3389 0.4000 0.2724 0.0382 0.1295 0.8393 0.5301
phone_using 0.2321 -0.2050 0.2653 -0.4785* -0.3605 -0.0499 -0.1536
19 19 19 19 19 19 19
0.0024 0.0455 0.0034 0.0457 0.0000 0.0000
city_popul~n 0.6528* 0.4637* 0.6371* 0.4634* 0.8600* -0.9304* 1.0000
19 19 19 19 19 19
0.0000 0.0167 0.0019 0.5586 0.0027
population -0.8747* -0.5412* -0.6641* -0.1432 -0.6485* 1.0000
19 19 19 19 19
0.3120 0.6140 0.0710 0.0000
women 0.2450 0.1236 0.4232 0.8452* 1.0000
19 19 19 19
0.2178 0.3513 0.6923
men -0.2964 -0.2264 0.0972 1.0000
19 19 19
0.0284 0.2188
average_in~e 0.5022* 0.2958 1.0000
19 19
0.0314
employment 0.4945* 1.0000
19
Apple_sales 1.0000
Apple_~s employ~t avera~me men women popula~n city_p~n
. pwcorr Apple_sales employment average_income men women population city_population phone_using Internet_access average_expence, obs sig star(5)

6. Mean VIF 954.75
average_in~e 2.87 0.347857
phone_using 3.92 0.254982
employment 4.47 0.223536
average_ex~e 45.46 0.021995
city_popul~n 121.81 0.008209
Internet_a~s 277.15 0.003608
population 622.96 0.001605
men 2245.50 0.000445
women 5268.56 0.000190
Variable VIF 1/VIF
. vif
. quietly reg Apple_sales employment average_income average_expence men women population city_population phone_using Internet_access
Коэффициент VIF > 5 говорит о наличии мультиколлинеарности
влияющих факторов.
Возможные решения:
• Ранжирование обоих полов по возрастным категориям
• Исключение одной из переменных
• Метод предварительного центрирования

7. Выводы Павла Мои выводы
Политические факторы первоначально влияют на все
остальные факторы и – через них – на стиль жизни и
покупательское поведение. Политические факторы в
основном представлены политическим строем и
законодательными актами, регулирующими отрасль,
а оценить их непосредственное влияние на продажи
Apple количественно в Японии невозможно.
Политические факторы первоначально влияют на все
остальные факторы и – через них – на стиль жизни и
покупательское поведение. Политические факторы
также представлены количественными факторами,
которые необходимо проверить на нормальность
распределения и интегрировать в регрессионную
модель.
Гипотеза 1 подтверждена частично: на продажи
Apple в Японии влияют конечные потребительские
расходы, занятость населения не влияет
Гипотеза 1 подтверждена частично: на продажи
Apple в Японии влияют конечные потребительские
расходы, занятость населения является значимой
переменной
Гипотеза 2 подтверждена частично: на продажи
Apple в Японии влияют возраст (с оговорками), пол и
место проживания не влияют на продажи
Гипотеза 2 подтверждена частично: на продажи
Apple в Японии влияют возраст (возможен эффект
ложной корреляции) пол и место проживания не
влияют на продажи (наличие мультиколлинеарности)
Гипотеза 3 не подтверждена: на продажи Apple в
Японии не влияют наличие доступа к интернету,
использование стационарных телефонов
Гипотеза 3 подтверждена частично: на продажи
Apple в Японии влияют наличие доступа к интернету,
использование стационарных телефонов не влияет,
значимость переменных доказывает з-тест

8. Спасибо за внимание