Параметр распределения парето. Индивидуальное распределение, его свойства и методы анализа. Закон распределения Парето. Применение закона Парето в маркетинговом анализе

где x m , k > 0 {\displaystyle x_{m},k>0} . Тогда говорят, что X {\displaystyle X} имеет распределение Парето с параметрами x m {\displaystyle x_{m}} и k {\displaystyle k} . , . Его правило 20 к 80 (которое гласит: 20% популяции владеет 80% богатства) однако зависит от конкретной величины k , и утверждается, что фактически встречаются существенные количественные отклонения, например, данные самого Парето по Британии в Cours d"économie politique говорят, что там примерно 30% населения владеет 70% общего дохода.

Распределение Парето встречается не только в экономике. Можно привести следующие примеры.

На глобальном уровне экономический механизм распределения проходит две стадии: с одной стороны, факторы производства получают вознаграждение, соответствующее их роли в производстве; с другой стороны, перераспределяются доходы, образовавшиеся в связи с производством, причем здесь действует уже не принцип “каждому по его вкладу”, а принцип “каждому по потребностям”.

В первом случае речь идет о функциональном, а во втором - об индивидуальном распределении.

В ходе индивидуального распределения различаются отдельные элементы дохода человека: а) вознаграждение, которое субъект получает за представленные им производственные услуги, связанные с землей, трудом, капиталом; б) доходы, которые могут быть предоставлены индивиду на основаниях, не связанных с его вкладом в производство (семейные пособия, пенсии, пособия по безработице).

Факторами индивидуального распределения являются норма оплаты ресурсов производства, их распределение среди членов общества, политика перераспределения доходов среди членов общества.

Важнейшая проблема индивидуального распределения - проблема неравенства личных доходов людей.

Существует четыре подхода к измерению неравенства.

1. Наиболее простым выражением дифференциации доходов служит статистический ряд распределения населения по величине получаемого дохода. На основании полученного ряда распределения рассчитываются статистические характеристики: среднее значение дохода (Х), мода (М 0) - наиболее частая величина дохода; дисперсия (характеристика разброса случайной величины около ее математического ожидания) и др.

2. Формула Парето

где Х - уровень дохода;

N- количество лиц, получающих доходы, равные или превышающие Х;

А, - константы, вычисляемые статистически.

Чем больше , чем круче наклон линии, тем слабее неравенство в доходах.

3. Формула Каррадо Джини

где N - количество лиц, получающих доходы, превышающие определенный уровень Х;

Р, А - константы.

Крутизна падения служит показателем степени неравенства в распределении доходов. Чем меньше a , тем больше неравенство.

4. Кривая Лоренца. Его методика наиболее широко применяется для измерения неравенства доходов.

График 30. Кривая Лоренца

На вертикальной оси отмечают процентное распределение национального дохода, на горизонтальной оси Х - доли людей, получающих этот доход. При равном распределении дохода образуется прямая линия, идущая по диагонали от точки О к точке А. Если же доход распределяется неравным образом, то это отражает линия, соединяющая указанные точки. Она тем более будет вогнута в сторону, противоположную от абсциссы, чем выше степень неравенства в сфере распределения. Поделив площадь между линиями совершенного равенства и фактического распределения дохода на половину площади прямоугольника, отражающего процентное распределение дохода и людей, получающих эти доходы, получим так называемый коэффициент Джинни. Чем он больше, тем больше неравенство.

На основе изучения статистики ряд стран Парето установил, что распределение доходов выше определенной величины сохраняет значительную устойчивость. Этой ситуации отвечает наклон линии в уравнении Парето, равный примерно 1,5.

График 31. Закон распределения Парето

На графике 31 по оси абсцисс откладываются доходы, по оси ординат - группы населения, их получающие. Кривая авdс показывает распределение населения по уровню дохода. После некоторой величины дохода Х 1 распределение населения по уровню дохода чрезвычайно устойчиво и соответствует наклону оси 1,5. Парето не распространял действие закона на область доходов ниже величины Х 1 , а также на область самых высоких доходов. Парето считал, что в основе открытого им закона лежит неравномерное распределение природных человеческих способностей, поэтому, по его мнению, любые социальные преобразования, призванные изменить принцип распределения, будут безуспешны 14 .

Как взаимодействуют между собой индивидуальное распределение и экономический рост?

На примере промышленной революции можно выделить типичную последовательность стадий эволюции распределения индивидуальных доходов.

Первая стадия соответствует переходному периоду от доиндустриальной фазы экономического развития к индустриальной. В этот период неравенство доходов значительно возрастает.

Вторая стадия соответствует освоению промышленной революции. В этот период неравенство стабилизируется.

Третья стадия соответствует нарастанию элементов постиндустриального развития. В этот период неравенство уменьшается.

В настоящее время в пользу усиления неравенства действуют такие факторы, как концентрация сбережений классами с высокими доходами, миграция населения из деревень в города. В пользу сокращения неравенства действуют:

1) политические меры, которые уменьшают права собственности, наследования или производительность капитала (снижают уровень квартплаты или нормы процента);

2) более низкие показатели демографического роста в группах с высокими доходами;

3) появление новых отраслей промышленности, которые вызывают сокращение доходов богатых классов, связанных c традиционными отраслями;

4) растущая сфера обслуживания, которая благоприятствует классам, имеющим низкие доходы 15 .

Распределение - фаза общественного воспроизводства, определяющая долю факторов производства в национальном доходе, а также групп людей, различающихся по размерам доходов.

Распределение имеет собственные закономерности (например, в результате распределения предельная полезность благ для одной группы людей падает, а для другой – возрастает) и может явиться причиной стагнации и упадка производства.

***

См.: Пезенти А. Очерки политической экономии. Т.2. М.: Прогресс, 1976. С.795; Мюрдаль Г. Современные проблемы третьего мира. М.: Прогресс, 1972. С.636-692; Блауг М. Экономическая мысль в ретроспективе. М.: Дело. ЛТД, 1994. С.153-156.

2 См.: Математика и кибернетика в экономике: Словарь справочник / Ред. колл. Н.П.Федоренко, Л.В.Канторович и др. М.: Экономика, 1975. С.456-457.

3 Барр Р. Политическая экономия. Т. 1. М.: Междунар. отношения, 1995. С.427-428.

4 Там же.

5 Там же. Т.2. С.228-232.

6 См.: Блауг М . Экономическая мысль в ретроспективе. М.: Дело. ЛТД, 1994. С.44.

7 Барр Р. Политическая экономия. М.: Междунар. отношения, Т.2. 1995. С.9.

8 Там же.

9 См.: Народное хозяйство СССР в 1990 году. М.: Финансы и статистика, 1991. С.9.

10 Там же. С.113.

11 Маркс К. Капитал. Т.1. М.: Политиздат, 1978. С.722-733.

12 См.: Барр Р. Политическая экономия. М.: Междунар. отношения. 1995. Т.2. С.16-44.

13 Там же. С.16-44.

14 Экономическая энциклопедия. М.: Энциклопедия, 1979. С.206.

15 Барр Р. Указ. соч. С.253-254.

Теоретический анализ, опирающийся на специальные раз-теории вероятностей , а также серия поставленных на ЭВМ вычислительных экспериментов показали, что только узкое семейство вероятностных распределений, простейшим из которых является распределение Парето, при О 1, надежно обеспечивает концентрацию > 75% промышленных запасов нефти менее чем в 1О% месторождений. Именно такие цифры и закономерности характерны для подавляющего большинства нефтегазоносных бассейнов и мира [l]  

Рис. 10.5. Пример распределения Парето (Значения из табл.10.1)  

Распределение Парето - это усеченное слева распределение, плотность вероятности и функция распределения которого выражаются в виде х

Распределение Парето можно модифицировать таким образом, чтобы его можно было использовать для описания симметричных распределений вероятностей . Введя новую переменную t = X - В, получим  

Распределение изменений цены в общем случае относится к распределениям Парето (см. приложение В). Распределение торговых P L можно считать трансформацией распределения цен. Эта трансформация является результатом торговых методов, когда трейдеры пытаются понизить свои убытки и увеличить прибыли, следовательно, распределение торговых P L можно отнести к распределениям Парето. Однако распределение, которое мы будем изучать, не является распределением Парето. Распределение Парето, как и все другие функции распределения , моделирует определенное вероятностное явление. Оно моделирует распределение сумм независимых, идентично распределенных случайных переменных . Функция распределения , которую мы будем изучать, не моделирует конкретное вероятностное явление. Она моделирует многие унимодальные функции распределения. Поэтому она может повторить форму и плотность вероятности распределения Парето, а также любого другого унимодального распределения . Теперь мы создадим эту функцию. Для начала рассмотрим следующее уравнение  

Мы полагаем, что распределение этих 150 не учитываемых миллиардов при отсутствии фискально-перераспределительного воздействия государства подчиняется закону распределения Парето 20% самых богатых получают 80% всех доходов (120 из 150 дополнительных миллиардов).  

После изучения достаточно обширного статистического материала Парето пришел к выводу, что параметры этого распределения примерно одинаковы и не различаются принципиально в разных странах и в разное время. Кривая распределения доходов отличается замечательной устойчивостью, она меняется незначительно, хотя сильно преображаются обстоятельства времени и места, при которых ее наблюдают, - писал Парето в Социалистических системах. Форма этой кривой зависит от биологически заданного распределения психологических особенностей людей. Закон Парето породил обширную экономическую литературу, как критическую, так и интерпретирующую распределение Парето в отношении самых разных приложений - экономических, общественных, биологических, демографических и т. п.  

В предыдущей главе мы видели возможную замену нормального распределения как вероятностной функции для описания рыночных прибылей. Эта замена называлась, поочередно, устойчивыми распределениями Леей, устойчивыми распределениями Парето или распределениями Парето-Леви . Теперь мы можем добавить фрактальные распределения - название, которое лучше их описывает. Поскольку традиционные названия даны в честь математиков, которые их создали, мы будем использовать все эти названия попеременно.  

Оставшаяся часть этой главы посвящена анализу различных распределений вероятностей , применимых при оценке поведения рентабельности активов при условии соответствующих допущений. Начнем с двух непрерывных распределений - нормального и логнормального. Затем рассмотрим два дискретных распределения - биномиальное и Пуассона. Закончим рассмотрение группой других непрерывных распределений , в том числе и распределением Парето-Леви . Объясним наиболее желательные характеристики распределений с точки зрения финансового аналитика.  

Такое семейство распределений - это стабильные распределения, называемые так потому, что при сложении распределений (перемножая линейные комбинации характеризующих их функций) этого семейства получается другое распределение, относящееся к этому же семейству. Стабильные распределения в свою очередь состоят из других, лежащих в их основе, распределений. Распределения, построенные на основе распределения Парето (функция плотности вероятности которого ДА) = а/А +1 для Х> 1), обладают требуемыми характеристиками (симметричность, высокий пик и "жирные" хвосты) при конкретных значениях четырех определяющих параметров. Эти четыре параметра  

При этом получится распределение Парето (см. рис. 27) и появится возможность выявить несколько важнейших видов неполадок, на долю которых обычно приходится около 70 % всех случаев отказов. Когда информация распределена по убывающей важности, можно сконцентрировать внимание на тех участках, проработка которых даст наибольший эффект.  

Рис. 27 заимствовал из отчета об отказах, обнаруженных в автомобилях Швеции во время обязательного ежегодного контроля. На нем представлена типичная картина распределения Парето.  

Распределение Парето графически представлено на рис. 12.5.  

Доходы Рис. 12.5. Распределение Парето  

На оси х показаны доходы, а на оси/(л) число домохо-зяйств или лиц, имеющих доход, равный или больше определенной границы (х0). Распределение Парето на практике применяется при аппроксимации ранжированного по уровню доходов ряда получателей дохода внутри интервала, т. е. с его помощью описывают уровень дохода от количества получателей, чьи доходы выше или ниже заданных уровней.  

В связи с соотношением (1) уместно напомнить, что в математической статистике хорошо известно распределение со степенным характером убывания плотности - это распределение Парето с плотностью (а > О, Ь>0)  

Рассмотрим распределение Парето с плотностью  

В последнее время традиционные модели портфелей подвергаются серьезной критике, поскольку считается, что ценовые изменения лучше всего описываются распределением Парето с бесконечной (или неопределенной) дисперсией. Однако многие исследования доказывают, что рынки в последние годы стали ближе к нормальному распределению (т.е. к ограниченной дисперсии и независимости результатов), на чем и основаны критикуемые модели портфелей. В моделях портфелей используется распределение прибылей , а не распределение изменений цен. Несмотря на то что распределение прибылей является трансформированным распределением изменений цены (в результате закрытия проигрышных сделок и максимально долгого удержания выигрышных позиций), эти распределения, как правило, отличаются. Распределение прибылей не обязательно относится к классу распределений Парето, поэтому в главе 4 мы моделировали распределение P L с помощью регулируемого распределения. Более того, существуют производные инструменты , например, опционы, которые имеют ограниченную полудисперсию или дисперсию. Например вертикальный опционный спред в дебете гарантирует ограниченную дисперсию прибылей. Я не пытаюсь оспаривать разумную критику современных моделей портфелей. Модели следует использовать при условии, что мы осознаем их недостатки. Разумеется, необходимы более совершенные модели портфелей. Я не заявляю, что современные модели адекватны , а говорю лишь о том, что входные данные для моделей портфелей, нынешних или будущих, должны основываться на торговле одной единицей на оптимальном уровне - или на том уровне, который, как мы полагаем, будет оптимальным. Например, если мы применяем теорию Е - V (модель Марковица), входными данными являются ожидаемая прибыль, дисперсия прибылей и корреляции прибылей между рыночными системами . Входные данные должны определяться на основе торговли одной единицей по каждой рыночной системе на уровне оптимального Модели  

Третьим, характерным в основном для природных рисков, физическим распределением является распределение Парето (или самоподобное распределение). Функция плотности вероятности распределения ущерба при этом убывает по степенному закону  

В предыдущем разделе мы предполагали, что государство является арбитром в ситуации с внешними эффектами , устанавливая плату за право на внешний эффект , которая сделает распределение парето-эффек-тивным. Но предположим, что государство не может или не хочет вмешаться. Смогут ли участники этой ситуации разобраться без его участия и каким будет итог этого разбирательства  

В случае ЕМН, теория была развита, чтобы оправдать использование статистических инструментов, которые требуют независимости или, в лучшем случае, очень краткосрочной памяти. Теория часто вступала в противоречие с наблюдаемым поведением. Например, согласно ЕМН частота изменения цены должна быть хорошо представлена нормальным распределением . Мы видели в Главе 2, что дело обстоит не так. Существует слишком много больших изменений, идущих и вверх и вниз, во всех частотах, чтобы приспособить эту нормальную кривую к этим распределениям. Однако такие большие изменения были обозначены как особые события или "аномалии" и не включались в частотное распределение. Результатом исключения больших изменений и перенормирования является нормальное распределение . Изменения цены были обозначены как "приблизительно нормальные". Альтернативы нормального распределения , например, устойчивое распределение Парето, были отклонены, даже несмотря на то, что они соответствуют наблюдаемым стоимостям без модификаций. Почему Стандартный статистический анализ не мог быть применен с использованием таких распределений.  распределения доходов . Последним было обнаружено, что доход хорошо аппроксимируется логнормальным распределением , за исключением приблизительно трех процентов наивысших индивидуальных доходов. На этом участке доход начинает следовать обратному степенному закону, что дает утолщв" ние хвоста. Грубо говоря, вероятность того, что один человек в десять раз богаче другого, подчиняется нормальному рас" пределению, но вероятность стократного превышения благосостояния оказывается намного больше той, что предсказывается нормальным распределением . Парето предположил, что этот утолщенный хвост, вероятно, возникает потому, что богатый может более эффективно умножать свое богатство, чем средний индивид, чтобы достичь более высокого благосостояния и более высоких доходов. Похожий обратно-степенной з кон был найден Ципфом (G. К. Zipf, 1948) для частот исполь-   устойчивые распределения ведут себя так же, как и распределения Парето. В этом смысле "хвостовая" часть устойчивых распределений относится к паретовскому типу.  

Отметим, что часто, особенно в финансовой литературе, распределениями типа Паретои даже просто распределениями Парето называют распределения вероятностей , плотность которых на бесконечности убывает (как у а-устойчивых законов с 0

Распределение Парето

Перейдем от выражения для кривой Парето (1.2) к распределению Парето случайной величины х (в вышерассмотренных примерах - это величина доходов) в терминах теории вероятностей и математической статистики.

Сначала перейдем к вероятностной интерпретации величины лиц, имеющих доход Х не ниже данного х , представленный (1.2), поделив это выражение на общее количество Y населения, получающего доход не ниже х .

Учитывая, что по закону Парето, как было указано ранее, доходы (или другая случайная величина) начинают распределяться, начиная с некоторого значения х 0 , необходимо ввести эту переменную в (1.7), несмотря на то, что ранее мы от нее избавились для удобства. Это можно сделать проведя нормировку х на х 0 :

Проведем замену:

тогда: . (1.9)

Но в теории вероятностей принято рассматривать не вероятность выраженную (1.9), а так называемую функцию распределения случайной величины, которая представляет собой дополнение (1.9) до единицы. Функция распределения F (x), определяющая вероятность того, что случайная величина Х примет значение меньше данного х , для распределения Парето имеет вид:

Соответствующая плотность вероятности р (х) находится как производная функции распределения и определяет вероятность того, что случайная величина примет значение равное х . Для распределения Парето плотность вероятности определяется выражением:

Распределения, подобные распределению Парето в том плане, что они ограничены с одной стороны значениями, которые может принимать случайная величина, называются усеченными распределениями. Обычно они применяются в исследованиях, когда важна динамика поведения не всей совокупности исследуемых объектов, а лишь некоторой ее части или даже хвоста распределения, либо если часть совокупности распределена по одному закону, а часть - по другому.

Рассмотрим важную характеристику распределения Парето, определяющую области его применения в исследованиях. Для этого найдем математическое ожидание данного распределения:

Таким образом, можно видеть, что математическое ожидание распределения Парето может быть конечно либо бесконечно в зависимости от параметра. Как уже было указано ранее, в экономических исследованиях распределения доходов выполняется условие, таким образом существует возможность найти математическое ожидание (средний уровень доходов, распределенных по закону Парето). Второй случай распределения Парето при представляет собой распределение с тяжелым хвостом (понятие рассматривается далее) и нашел применение в теории катастроф в качестве распределения, по которому определяется вероятность наступления редких, но значительных по масштабам, событий.

Рассмотрим еще одну интересную характеристику, которая определяет сумму накопленных значений х случайной величины, обозначим ее, (в рассмотренных ранее примерах это общее количество дохода всех лиц, попадающих в заданный интервал по доходу) между значениями х 1 и х 2 . Эту величину можно определить следующим образом:

При этом она будет тем точнее отображать реальность, чем больше будет расстояние между х 1 и х 2 . Понятно, что при поведение этой функции будет зависеть от параметра таким же образом, как и выше найденное математическое ожидание.

При использовании данной функции для расчета, например, суммарного дохода лиц, которые получают доход от некоторого значения х 1 до максимального дохода, получаемого в стране одним человеком, х max , целесообразней принять в качестве х 2 это значение х max которое можно выразить так:

где - значения, которые принимает случайная величина, в рассматриваемом примере - доход, в каждом конкретном случае.

Выражение (1.14) можно применять, если имеется необходимая информация о максимальном значении х max . При этом суммарный эффект (1.13) будет конечным при любом значении параметра и выражение (1.13) можно использовать для прогнозирования суммарных эффектов случайной величины х , распределенной по закону Парето, даже если это распределение имеет тяжелый хвост. Опишем, как можно сделать выражение (1.13) еще более эффективным при анализе указанных случайных величин. Предположим (а можно утверждать это с большой долей уверенности) что величина х max зависит от количества произошедших событий или наблюдаемых объектов п . А оно в свою очередь, конечно, зависти от времени t , таким образом получаем:

Логично было бы так же предположить, что от времени зависит и параметр и A (это наверняка справедливо для экономических и социальных явлений, а, возможно, и для природных):

Теперь можем переписать (1.13) для х max и x 0 в виде:

Имея достаточное количество статистических данных можно рассчитать вид и параметры (1.15) и (1.16). Таким образом мы получим динамическую модель, описывающую накопленный суммарный эффект случайной величины, распределенной по закону Парето

В. Парето открыл эффект концентрированного напряжения. В данном случае имеется в виду, что концентрация на жизненно важной деятельности больше всего влияет на достижение желаемых результатов. Отсюда вытекает правило 20/80: концентрация 20 % времени на наиболее важных проблемах может привести к получению 80% результатов. Остальные 80% времени обеспечивают лишь оставшиеся 20% результатов (рис.1).

В 1897 г. итальянский экономист В.Парето изобрел формулу, показывающую, что все блага распределяются неравномерно. В большинстве случаев наибольшая доля доходов или благ принадлежит небольшому числу людей. М.С. Лоренц (американский экономист) проиллюстрировал эту теорию диаграммой. Доктор Д.М. Джуран применил диаграмму для классификации проблем качества на немногочисленные существенно важные и многочисленные несущественные и назвал этот метод анализом Парето. Он указал, что в большинстве случаев подавляющее число дефектов и связанных с ними потерь возникает из-за относительно небольшого числа причин.

Применение закона Парето в маркетинговом анализе

Рассмотрим применение принципа Парето, который также называют законом Парето, в маркетинговом анализе покупателей или поставщиков.

Итальянский ученый, занимавшийся социологией и экономикой, Вильфредо Парето (1848-1923) в 1897 г. сформулировал универсальный закон, который основывался на большом количестве статистических измерений, проведенных автором во многих областях деятельности, в том числе в финансах, продажах, экономике, социологии, производстве. Основной постулат этого закона гласит: 20% прилагаемых усилий дают 80% результата, а оставшиеся 80% усилий добавляют лишь 20% в результат. Такое же соотношение Парето применял относительно затраченного времени на проведение определенных работ.

Основные положения закона Парето можно свести к следующим:

• В любом процессе существует очень большое количество влияющих на него факторов или причин, из которых только несколько оказывают определяющее воздействие. Это правило «работает» во многих других областях. Например, наиболее часто оно проявляется в производственных процессах при проведении анализа качества и выявлении причин производственных дефектов. Применимо ли правило Парето в геополитике? Скорее, можно дать положительный ответ, так как из почти 200 стран мира наиболее влиятельными являются всего 20-30. А в спорте? Из 400 рейтингуемых профессиональных теннисистов мира лишь первые несколько десятков в основном делят призовые фонды, соперничают в матчах.
• Большая часть прикладываемых к делу усилий тратится неэффективно, без нужной отдачи, и только небольшая их часть приводит к положительному результату.
• Трудно разобраться в большом количестве отдельных событий и принять правильное решение на основе их анализа, так как эти события могут быть очень разными по своей природе и сути.

С точки зрения применения в маркетинге это относится к анализу потребителей и поставщиков, которых у некоторых предприятий насчитываются сотни и тысячи.

В практическом применении правила Парето соотношение 20: 80 точно не выдерживается. Это условно обобщенное соотношение. Реально соотношение может находиться в пределах от 5: 95 до 30: 70 в зависимости от множества факторов.

Типичная форма распределения количества покупателей в зависимости от доли приносимого дохода представлена на рис. 3.9.

Рис. 3.9. Соотношение объемов покупок и прибыльности покупателей

На рис. 3.10 указаны области А-Г, которые выделяют разные по уровню доходности клиентов группы. Область А обозначает группу убыточных клиентов, область Б — клиентов безубыточных, приносящих нулевую или почти нулевую прибыль, область В — группу покупателей, приносящих прибыль, но невысокую, и область Г — группу очень прибыльных клиентов.

Рис. 3.10. Распределение покупателей по доходу

Значительно меньшая часть покупателей (около 20%) обеспечивает большую часть покупок (около 80%), ограниченная часть ассортимента магазина розничной торговли (около 20%) приносит основную долю доходов (около 80%). Например, у ЗАО «Клинский пивокомбинат» имелись три группы оптовиков. В табл. 3.18 приведены объемы продаж в процентах от общих доходов для этих трех групп.

Таблица 3.18. Распределение доходов от покупателей

В указанных рамках применение правила Парето может упростить проведение маркетингового анализа, облегчить принятие решений по организации работы с поставщиками и покупателями, помочь в выработке принципов взаимоотношения с ними.

Рассмотрим процедуру построения диаграммы Парето и принцип выделения групп клиентов. Предположим, что по результатам работы предприятия, назовем его условно «Отделка», за определенный промежуток времени было оказано услуг в количестве и для потребителей, указанных в табл. 3.19. Форма табл. 3.19 достаточно часто встречается на практике, поскольку представляет собой типовую таблицу оперативной отчетности.

Таблица 3.19. Сводная отчетность по результатам деятельности

В табл. 3.19 отражены потребители услуг предприятия, количество приобретенных услуг, стоимость единицы приобретенной услуги и сумма полученной оплаты. На рис. 3.11 показано распределение долей покупателей в общем объеме продаж.

Рис. 3.11. Распределение долей потребления

Однако по форме представления рассчитанных долей потребления невозможно выявить тенденции и типичные группы потребителей, которые необходимы для проведения анализа. Поэтому следующим этапом построения распределения Парето необходимо провести ранжирование потребителей, например но критерию полученного валового дохода. На практике другими критериями могут быть выбраны максимальная прибыль, количество единовременных покупок, кратность покупок и др. В табл. 3.20 показано распределение потребителей по убыванию суммы покупки.

Таблица 3.20. Ранжирование потребителей подоле в покупках

Соответствующее распределение ранжированных потребителей приведено на рис. 3.12. Такая форма представления очень наглядная, так как четко проявляются группы потребителей, имеющих относительно высокую и низкую доли.

Проведем дополнительное построение, которое даст возможность получить кумулятивное (суммарное) распределение долейпотребителей в общем доходе. Для этого, начиная со второго, будем прибавлять суммы долей всех предыдущих потребителей к текущему (см. столбец «Суммарная доля» табл. 3.21). Кумулятивное распределение потребителей построено на рис. 3.13.

Рис. 3.12. Ранжирование потребителей по доле в приносимом доходе

Рис. 3.13. Кумулятивное распределение потребителей в общем объеме продаж

Все потребители в сумме дают 100% дохода. Из распределения можно получить формальные признаки отнесения потребителя к той или другой группе: первостепенной или второстепенной важности, принимая во внимание соотношение 20: 80.

Проанализируем распределение, приведенное на рис. 3.14. Аппроксимируем его соответствующей формы кривой. Стандартное распределение Парето описывается функцией плотности (для положительного параметра с) следующей формулой:

f(x) = с / х с +1

с — параметр (формы) распределения; с > 0, x≥ 1.

В зависимости от количества потребителей (от 1 до бесконечности) и объемов потребления каждого из них (от равных долей до сильно отличающихся) формы распределения Парето могут принимать вид, показанный на рис. 3.14.

Рис. 3.14. Возможные формы распределения Парето

Соотношение 80: 20 принято считать нормальной и достаточно устойчивой ситуацией в бизнесе конкретного предприятия. Если анализ показывает, что соотношение составляет, например, 90: 10, то это является сигналом того, что предприятие становится финансово зависимым от небольшой части своих партнеров или покупателей, которые в определенный момент времени могут прекратить работу с данным предприятием и нарушить всю его систему. Ситуация, когда соотношение составляет, к примеру, 50: 50, может означать, что предприятие не уделяет внимания определению своих целевых сегментов и распыляет свои усилия без хорошей отдачи. Сказанное не относится к случаям, когда предприятие — дочерняя структура крупной фирмы и обеспечивает определенные звенья функционирования или является унитарным.