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Università degli Studi di Padova Facoltà di Scienze Politiche

Università degli Studi di Padova Facoltà di Scienze Politiche Corso di laurea Magistrale in Economia Internazionale Corso di Statistica (Progredito). Dinamiche di diffusione in Italia di un amplificatore musicale: il caso Markbass. Roberto Ganau Michele Maniglia Enrico Vanino

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Presentation Transcript


  1. Università degli Studi di Padova Facoltà di Scienze Politiche Corso di laurea Magistrale in Economia Internazionale Corso di Statistica (Progredito) Dinamiche di diffusione in Italia di un amplificatore musicale: il caso Markbass Roberto Ganau Michele Maniglia Enrico Vanino Massimo Variola

  2. L’impresa: Parsek S.r.l. • Piccola impresa 100% Made in Italy • Produttrice di apparati funzionali agli strumenti musicali • Sviluppo prodotti in sinergia con musicisti professionisti • Prodotti innovativi e dall'alto contenuto tecnologico

  3. Il prodotto in analisi:il MINI CMD 121-P • Lancio sul mercato: Maggio 2005 • Dimensioni compatte e peso contenuto • Alto contenuto tecnologico: modularità e filtri per sound “naturale”

  4. L'analisi dei dati di vendita istantanei

  5. Il modello di Norton e Bass • Nasce come evoluzione del Bass standard per descrivere il processo delle vendite di generazioni successive dello stesso prodotto. • Rappresentazione del ciclo di vita come processo lungo e stazionario • Descrizione dell'evoluzione delle vendite medie istantanee (m) • p e q rappresentano rispettivamente le quote degli innovatori e degli imitatori

  6. Applicazione del Norton e Bass R2= 0,607496 Stat.Durbin.Watson = 1.66337

  7. I processi della famiglia ARMA Il modello utilizzato appartiene alla famiglia ARMA (AutoregressiveMovingAverage) strumento utile per predire i valori futuri della serie storica partendo da quelli passati • composto da due componenti: la parte AR (autoregressive) di ordine pe la parte MA (movingaverage) di ordine q. • si possono aggiungere le componenti stagionali: SAR e SMA. • il modello può inoltre reagire ad un input esogeno X, rappresentazione di una serie storica autonoma che guida il processo attraverso nuovi parametri ed un nuovo trend.

  8. Applicazione di un processo SARMAX (1,0,1)x(1,0,1) Riduzione della devianza: da 181.496 a 83.027

  9. discreti risultati in termini di adattamento • Previsioni a medio - lungo termine poco significative, poiché il ciclo rimane indefinitamente aperto

  10. Andamento vendite cumulate

  11. Modello di Bass standard • m mercato totale raggiungibile(carrying capacity). • p effetto innovativo del processo dovuto all’azione esterna direttamente proporzionale al mercato residuo(m-z) • q effetto imitativo del processo, dovuto al passaparola.

  12. Applicazione del Bass Standard R2= 0,999054 q/p = 14,58 Quota innovatori = 18,83% Statistica di D-W = 0,208698

  13. Applicazione di un processo SARMAX (2,0,0)x(1,0,1) Riduzione della devianza: da 651.132 a 104.732

  14. buona capacità descrittiva • discreta capacità previsionale grazie ad affinamento SARMAX con diminuzione variabilità • forzata previsione di chiusura del ciclo di vita

  15. Il modello di Bass generalizzato • La funzione x(t)agisce: • - rallentando il processo di diffusione se 0<x(t)<1; • - accelerando il processo di diffusione se x(t)>1.

  16. GBM con uno shock esponenziale ed uno shock rettangolare R2 = 0,999842 P2= 0,8329 q/p = 15,52 Quota innovatori = 18,1% Test di Durbin-Watson = 0,885035

  17. Applicazione di un processo ARMAX (2,0,1) Riduzione della devianza: da 108.874 a 59.176

  18. Notevole capacità descrittiva del processo di diffusione in termini di: • - tipologia di adottandi (q/p); • - spiegazione dell’insorgenza di perturbazioni: • - shock esponenziale positivo con smemorizzazione (Febbraio 2007); • - shock rettangolare negativo (Febbraio - Agosto 2009) di dubbia causa.

  19. Il modello Guseo-Guidolin • Modello con mercato potenziale variabile in cui: • pc , qc : parametri della fase di comunicazione. • ps e qs : parametri della fase di adozione. • k : numero massimo di adottanti potenziali.

  20. Applicazione del modello Guseo-Guidolin R2 = 0,999597 P2 = 0,574 Test di Durbin-Watson = 0,415678

  21. Applicazione di un processo SARMAX (2,0,0)x(1,0,2) Riduzione devianza: da 277.404 a 79.279

  22. Buona capacità descrittiva, soprattutto nella parte centrale; • Notevole capacità previsionale; • Fine del ciclo di vita?

  23. IN CONCLUSIONE • Distinzione fra: • - fase descrittiva => GBM con uno shock esponenziale e uno shock rettangolare; • - fase previsionale => Norton e Bass e Guseo-Guidolin. • Ottima descrizione del mercato, dei suoi attori e delle strategie dell’impresa. • Allo stato attuale del processo di diffusione, il prodotto appare caratterizzato da un ciclo di vita lungo e senza perturbazioni significative di natura endogena.

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