Модель рекламной кампании
Несмотря на то, что математическая модель является эффективным способом анализа рекламной компании, надо не забывать о том, что прибыль и затраты не всегда изменяются по формулам
Реклама позволяет многим производственным компаниям организовать массовое произв
одство продукции, а продолжительный и непрерывный цикл массового производства снижает себестоимость единицы продукции. Затем это снижение себестоимости за счет организации массового производства может быть перенесено на потребительский рынок в виде более низких цен. В этом случае реклама косвенным образом выступает как фактор снижения уровня цен и необходимо учитывать зависимости и .
Коды программ:
1.
%mod1.m
clear,clf,clc,hold on,grid on;
T = 2;
N0 = 6; %число потенциальных покупателей (тыс.чел)
p = 12; %Прибыль от одной продажи
s = 10; %Издержки на 1 рекламную акцию
a1 = 0.9; %интенсивность рекламной компании
% a2 - степень общения потенциальных покупателей, не учитываем, поскольку
% рассматриваем простую модель
[t,N]= ode45(@f,[0 T],0,[],N0,a1);
P = p*N;
S = s*a1*t;
figure(1)
plot(t,P,'g');
plot(t,S,'r');
xlabel('Time');
ylabel('Profits, Expense');
legend('Profits','Expense');
figure(2)
D=P-S;
plot(t,D,'m');
xlabel('Time');
ylabel('Profits-Expense=4istaya pribyl');
grid on;
%mod2.m
clear,clf,clc,hold on,grid on;
T = 0.8;
p = 2; %Прибыль от одной продажи
s1 = 20; %Издержки на 1 рекламную акцию
a1 = 0.9; %интенсивность рекламной компании
a2 = 2; %степень общения потенциальных покупателей
N0 = 6+a1/a2; %число потенциальных покупателей (тыс.чел)
m=a1/a2;
[t,N]= ode45(@mm,[0 T],m,[],N0,a1,a2);
P = p*(N-(a1/a2));
S = s1*a1*t;
figure(1)
plot(t,P,'g');
plot(t,S,'r');
xlabel('Time');
ylabel('Profits, Expense');
legend('Profits','Expense');
figure(2)
D=P-S;
P_m=0.25*p*a2*((a1/a2+N0)^2) % формула максимальной прибыли
plot(t,D,'m');
xlabel('Time');
ylabel('Profits-Expense=4istaya pribyl');
grid on;
figure(3)
plot(t,(N-(a1/a2)),'y*');
xlabel('Time');
ylabel('N koli4estvo pokupatelei');
grid on;
%mod3.m
clear,clf,clc,hold on,grid on;
T = 10;
N0 = 6; %число потенциальных покупателей (тыс.чел)
p = 20; %Прибыль от одной продажи
s1 = 5; %Издержки на 1 рекламную акцию
s2 = 0.02*p; %покупателю, приведшему друга делают скидку в размере 2%
a1 = 0.9; %интенсивность рекламной компании
a2 = 0.01; %степень общения потенциальных покупателей
[t,N]= ode45(@f1,[0 T],0,[],N0,a1,a2);
P = p*N;
S = s1*a1*t+s2*a2*t;
figure(1)
plot(t,P,'g');
plot(t,S,'r');
xlabel('Time');
ylabel('Profits, Expense');
legend('Profits','Expense');
figure(2)
D=P-S;
P_m=0.25*p*a2*((a1/a2+N0)^2) % формула максимальной прибыли
plot(t,D,'m');
xlabel('Time');
ylabel('Profits-Expense=4istaya pribyl');
grid on;
figure(3)
plot(t,N,'y*');
xlabel('Time');
ylabel('N koli4estvo pokupatelei');
grid on;
%mod4.m
clear,clf,clc,hold on,grid on;
global a1 a2;
T_max = 10;
N0 = 6; %число потенциальных покупателей (тыс.чел)
p = 20; %Прибыль от одной продажи
s = 5; %Издержки на одну рекламную акцию
[t,N]= ode45(@f41,[0 T_max ],0,[],N0);
P = p*N;
S = s*log(t+1); %a1=log(t+1)
figure(1)
plot(t,P,'g');
plot(t,S,'r');
xlabel('Time');
ylabel('Profits, Expense');
legend('Profits','Expense');
figure(2)
D=P-S;
P_m=0.25*p*a2*((a1/a2+N0)^2) % формула максимальной прибыли
plot(t,D,'m');
xlabel('Time');
ylabel('Profits-Expense=4istaya pribyl');
grid on;
figure(3)
plot(t,N,'y*');
xlabel('Time');
ylabel('N koli4estvo pokupatelei');
grid on;
%mod23.m
clear,clf,clc,hold on,grid on;
T = 0.8;
p = 2; %Прибыль от одной продажи
s1 = 20; %Издержки на 1 рекламную акцию
for a1=[0:5:150] ; %интенсивность рекламной компании
aa1=a1/50 ; %изменяется от 0 до 40/50=0.8
a2 = 2; %степень общения потенциальных покупателей
N0 = 6+aa1/a2; %число потенциальных покупателей (тыс.чел)
m=aa1/a2;
[t,N]= ode45(@mma1,[0 T],m,[],N0,aa1,a2);
P = p*(N-(aa1/a2));
S = s1*aa1*t;
%SumD=0;
%for i=1:length(t) %здесь считаем суммарный доход для каждого коэф. a1
D=P-S;
%SumD=SumD+D(i);
%end
%SumD
P_m=0.25*p*a2*((aa1/a2+N0)^2) ;% формула максимальной прибыли
plot(aa1,P_m,'rp');
plot(aa1,D,'gh');
xlabel('a1');
ylabel('P m,D');
legend('P m','Dohod')
grid on;
end
%mod231.m
clear,clf,clc,hold on,grid on;
T = 0.8;
p = 2; %Прибыль от одной продажи
s1 = 20; %Издержки на 1 рекламную акцию
for a1=[0:2:40] ; %интенсивность рекламной компании
aa1=a1/50;
a2 = 2; %степень общения потенциальных покупателей
N0 = 6+aa1/a2; %число потенциальных покупателей (тыс.чел)
m=aa1/a2;
[t,N]= ode45(@mma1,[0 T],m,[],N0,aa1,a2);
P = p*(N-(aa1/a2));
S = s1*aa1*t;
SumD=0;
for i=1:length(t)
D=P-S;
SumD=SumD+D(i);
end
SumD;
P_m=0.25*p*a2*((aa1/a2+N0)^2) ;% формула максимальной прибыли
plot(aa1,P_m,'rp');
plot(aa1,D,'gh');
xlabel('a1');
ylabel('P m,D,SumD');
legend('P m','Dohod')
plot(aa1,SumD,'c*');
grid on;
end
%mod232.m
clear,clf,clc,hold on,grid on;
T = 0.8;
p = 2; %Прибыль от одной продажи
s1 = 20; %Издержки на 1 рекламную акцию
a1=0.4;
for a2=[4:5:100] ; %интенсивность рекламной компании
aa2=a2/50; %степень общения потенциальных покупателей
N0 = 6+a1/aa2; %число потенциальных покупателей (тыс.чел)
m=a1/aa2;
[t,N]= ode45(@mma2,[0 T],m,[],N0,a1,aa2);
P = p*(N-(a1/aa2));
S = s1*a1*t;
SumD=0;
for i=1:length(t)
D=P-S;
SumD=SumD+D(i);
end
SumD;
P_m=0.25*p*aa2*((a1/aa2+N0)^2) ;% формула максимальной прибыли
plot(aa2,P_m,'rp');
plot(aa2,D,'gh');
xlabel('a2');
ylabel('P m,D,SumD');
legend('P m','Dohod')
plot(aa2,SumD,'c*');
grid on;
end
%modp.m
clear,clf,clc,hold on,grid on;
global a1 a2;
T_max = 10;
N0 = 6; %число потенциальных покупателей (тыс.чел)
p = 20; %Прибыль от одной продажи
s = 5; %Издержки на одну рекламную акцию
[t,N]= ode45(@p,[0 T_max ],0,[],N0);
P = p*N;
S = s*(sin(2*t)+0.5*t); %a1=log(t+1)
figure(1)
plot(t,P,'g');
plot(t,S,'r');
xlabel('Time');
ylabel('Profits, Expense');
legend('Profits','Expense');
figure(2)
D=P-S;
P_m=0.25*p*a2*((a1/a2+N0)^2) % формула максимальной прибыли
plot(t,D,'m');
xlabel('Time');
ylabel('Profits-Expense=4istaya pribyl');
Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:
Поиск рефератов
Последние рефераты раздела
- Выборочные исследования в эконометрике
- Временные характеристики и функция времени. Графическое представление частотных характеристик
- Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel
- Биматричные игры. Поиск равновесных ситуаций
- Анализ рядов распределения
- Анализ состояния финансовых рынков на основе методов нелинейной динамики
- Безработица - основные определения и измерение. Потоки, запасы, утечки, инъекции в модели