close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Этапы формирования товарной политики как элемента стратегии предприятия на основании анализа хозяйственно-экономической среды

код для вставкиСкачать
Aвтор: Лена Примечание:Вариант № 3 2010г., Саратов, Саратовский Государственный Технический Университет, Институт Развития Бизнеса и Стратегии, кафедра ММЛ, преп. Фоменко А.В.
Министерство науки и образования РФ
Федеральное агентство по образованию
Саратовский Государственный Технический Университет
Институт Развития Бизнеса и Стратегии
Кафедра ММЛ
Курсовая работа по стратегическому менеджменту на тему:
"Этапы формирования товарной политики как элемента стратегии предприятия на основании анализа хозяйственно-экономической среды" Вариант №3
Выполнил: студент гр. МНЖ 41
Проверил: д.э.н., профессор
Фоменко А.В.
Саратов 2010
Содержание Введение....................................................................................3
Задание№ 1..................................................................................4
Задание№ 2..................................................................................13
Задание№ 3.................................................................................23
Задание№4...................................................................................33
Задание № 5................................................................................48
Список использованной литературы...................................................52
Введение
Система управления, основанная на принципах концепции стратегического менеджмента, позволяет взглянуть на организацию как на единое целое, объяснить с общесистемных позиций, почему некоторые фирмы развиваются и процветают, а иные переживают стагнацию или грозит банкротство, почему происходит постоянное перераспределение ролей основных участников рынка.
В основе стратегического рыночного управления лежит предположение о том, что в условиях высокотурбулентной внешней среды циклическое планирование неприменимо. Чтобы справиться со "стратегическими сюрпризами" в виде неожиданных угроз и возможностей, стратегические решения должны приниматься быстро независимо от цикла планирования. Понимание требований высокоизменчивой среды стимулирует разработку и активное использование новых, более чувствительных методов, систем и концепций (например, внедрение вместо периодического анализа или в дополнение к нему информационной системы в реальном времени). Более восприимчивый анализ среды, выявление и постоянный мониторинг информационно-ненасыщенных областей, увеличение стратегической гибкости, развитие духа предпринимательства - все это положительно сказывается на результатах организации. Стратегическая гибкость предполагает стратегические решения, обеспечивающие быструю и адекватную реакцию на внезапные внешние изменения.
Стратегическое рыночное управление носит предупреждающий, устремленный в будущее характер. Стратеги не должны подчиняться среде, не должны воспринимать ее как данность. Они обязаны упреждать возможные перемены, влиять на происходящие внутри и вовне компании изменения. Задание № 1.
Индексный анализ экономической эффективности производства.
Для проведения первичного анализа, выбрана совокупность показателей результатов и показателей факторов, определяющих эти результаты (Табл.1,2).
Таблица 1.
Показатели результатов.
ПрибыльВыручка от продажТоварная продукцияСеб-ть продукцииОплата трудаБазисный (0)3,62993072667,08Исследуемый (1)3,93063612318,27
Таблица 2. Показатели факторов.
Выручка от продажТоварная продукцияСеб-сть продукцииСтоимость сырья и матер.Стоимость основных производственных фондовОборотные средстваЧисленность работ.Оплата трудаБазисный29930726624110323,320387,08Исслед.306361231219100,923,719768,27
На основе исходных данных мы можем сформировать матрицу исходных данных, содержащую значение показателей результатов и факторов в базисном (подстрочный коэффициент-0) и исследуемом (подстрочный коэффициент - 1) периодах, а также значения индексов объема фактора (IX) и результата (IY) (Таблица 3) . Таблица 3. Показатели результатов и факторов в базисном и исследуемом периодах индексы их объема.
ПоказателиБазисный периодИсследуемый периодЗначения соответствующих индексов иссл/базРезультаты(x)Факторы(y)Прибыль 3,63,91,0833Выручка от продажВыручка от продаж2993061,0234Товарная продукцияТоварная продукция3073611,1759Себестоимость продукцииСебестоимость продукции2662310,8684Оплата трудаОплата труда7,088,271,1681Стоимость сырья и материалов2412190,9087Стоимость основных производ-ых фондов103100,90000,9796Оборотные средства23,323,70001,0172Численность работников20381976,00000,9696
Вывод.
В исследуемом периоде по сравнению с базисным прибыль увеличилась на 8,3%, за счет увеличения выручки от продаж на 2,3% и снижении себестоимости продукции на 13,16%. Товарная продукция увеличилась на 17,59%
Оплата труда выросла на 16,8%
Эти изменения стали возможны за счет снижения стоимости сырья и материалов на 9,13% и стоимость основных фондов на 2,04%. оборотные средства увеличились на 1,7% и численность работников снизилась на 3,05%.
Для проведения более глубокого анализа экономической эффективности компании сформировать матрицу, в которой отразить расчет коэффициентов отдачи фактора на результат в базисном периоде.
Таблица 4 Коэффициент отдачи факторов на результат в базисном периоде.
ФакторыПрибыльВыручка от продажТоварная продукцияСебестоимость продукцииОплата трудаВыручка от продаж0,0120 0,0237Товарная продукция0,01170,9739 Себестоимость продукции0,0135 0,0266Стоимость сырья и материалов0,0149 1,27391,1037 Стоимость осн производ фондов0,0350 2,9806 Оборотные средства0,154512,8326 Численность работников0,0018 0,1506 0,0035Оплата труда0,5085 43,361637,5706 Исходя из того, что каждый коэффициент показывает значение результата, полученное на единицу фактора, поясним экономический смысл всех полученных значений.
Коэффициент валовой прибыли равен 0,012, это говорит о том, что на 1 руб. выручки от продаж приходится 1,2 коп. прибыли Коэффициент отдачи товарной продукции на прибыль составляет 0,0117 это говорит о том, что на каждый руб. товарной продукции приходится 1,17 коп. прибыли. Коэффициент рентабельности продукции равен 0,0135 - это говорит о том, что на каждый руб. вложенный в производство и реализацию продукции (себестоимости) товарной продукции приходится 1,35 коп. прибыли. Коэффициент отдачи сырья и материалов на прибыль равен 0,0149 это означает, что на каждый рубль сырья и материалов приходится 1,49 коп. прибыли. Коэффициент рентабельности ОПФ равен 0,035 это означает, что на руб. ОПФ приходится 3,5 коп прибыли. Коэффициент рентабельности оборотный средств составляет 0,155 это означает, что с каждого руб. оборотных средств приходится 15,5 коп прибыли. Коэффициент прибыли на одного работника равен 0,0018 это означает, что на одного работника приходится 0,18 коп. прибыли. Коэффициент прибыли на рубль оплаты труда равен 0,5 и показывает, что на 1 рубль оплаты труда приходится 5 коп. прибыли. Коэффициент реализации продукции равен 0,97, что говорит о том, что из 1 руб. товарной продукции 97 копеек было реализовано, а на 3 коп. осталось виде запаса. Коэффициент оборачиваемости оборотных средств равен 12,83- это означает, что каждый руб. оборотных средств обернулся 12,83 раза.
Коэффициент материалоотдачи 1,27 показывает на то, что каждый рубль, вложенный в сырье и материалы принес 1,27 руб. товарной продукции. Коэффициент фондоотдачи 2,98 показывает, что каждый руб. вложенный в ОПФ обеспечивает 2,98 руб. товарной продукции. Коэффициент производительности труда 0,15 показывает , что каждый руб. вложенный в одного работника принес 0,15 руб. товарной продукции. Коэффициент зарплатоотдачи 43,36 показывает, что каждый руб. оплаты труда принес 43,36 руб. товарной продукции. Коэффициент отдачи сырья и материалов на себестоимость составляет 1,1 - следовательно, 1 руб. на сырье и материалы приходится 1,1 руб. себестоимости. Коэффициент отдачи труда на себестоимость 37,5 показывает, что на каждый 1 рубль оплаты труда приходится 37,5 руб. себестоимости продукции.
Коэффициент отдачи выручки от продаж на оплату труда составил 0,024 значит, на каждые руб. продаж приходится 2,4 коп. оплаты труда. Коэффициент удельного веса оплаты труда в себестоимости равен 0,027 это показывает, что на каждый руб. себестоимости приходится 2,7 коп. оплаты труда. Уровень оплаты труда равный 0,0035 показывает, что на одного работника приходится зарплата, равная 3500 руб. Таблица 4.
Коэффициент отдачи факторов на результат в исследуемом периоде.
ФакторыПрибыльВыручка от продажТоварная продукцияСебестоимость продукцииОплата трудаВыручка от продаж0,0127 0,0270Товарная продукция0,01080,8476 Себестоимость продукции0,0169 0,0358Стоимость сырья и материалов0,0178 1,64841,0548 Стоимость осн производ фондов0,0387 3,5778 Оборотные средства0,164612,9114 Численность работников0,0020 0,1827 0,0042Оплата труда0,4716 43,651827,9323 Вывод - экономический смысл всех полученных результатов.
Коэффициент валовой прибыли равен 0,0127, это говорит о том, что на 1 руб. выручки от продаж приходится 1,27 коп. Коэффициент отдачи товарной продукции на прибыль составляет 0,01 это говорит о том, что на каждый руб. товарной продукции приходится 1 коп. прибыли. Коэффициент рентабельности продукции равен 0,0169 - это говорит о том, что на каждый руб. себестоимости товарной продукции приходится 1,69 коп. прибыли. Коэффициент отдачи сырья и материалов на прибыль равен 0,0178 это означает, что на каждый рубль сырья и материалов приходится 1,78 коп. прибыли. Коэффициент рентабельности ОПФ равен 0,38 это означает, что на руб. ОПФ дают 38 коп прибыли. Коэффициент рентабельности оборотный средств составляет 0,16 это означает, что на каждый руб. оборотных средств приходится 16 коп прибыли. Коэффициент прибыли на одного работника равен 0,002 это означает, что на одного работника приходится 0,2 коп. прибыли. Коэффициент прибыли на рубль оплаты труда равен 0,47 и показывает, что на 1 рубль оплаты труда приходится 47 коп. прибыли. Коэффициент реализации продукции равен 0,84, что говорит о том, что из 1 руб. товарной продукции 84 коп. было реализовано, а на 16 коп. осталось виде запаса. Коэффициент оборачиваемости оборотных средств равен 12,91 это означает, что каждый руб. оборотных средств обернуться 12,91 раза.
Коэффициент материалоотдачи 1,64 показывает на то, что каждый рубль вложенный в сырье и материалы принес 1,64 руб. товарной продукции. Коэффициент фондоотдачи 3,57 показывает, что каждый руб. вложенный в ОПФ принес 3,57 руб. товарной продукции. Коэффициент производительности труда 0,18 показывает на то, что каждый рубль вложенный в одного работника принес 0,18 руб. товарной продукции. Коэффициент зарплатоотдачи 43,65 показывает, что каждый руб. оплаты труда принес 43,65 руб. товарной продукции. Коэффициент отдачи сырья и материалов на себестоимость составляет 1,054 следовательно, 1 руб. на сырье и материалы приходится 1,054 руб. себестоимости. Коэффициент отдачи труда на себестоимость 27,93 показывает, что на каждый 1 рубль оплаты труда приходится 27,93 руб. себестоимости продукции.
Коэффициент отдачи выручки от продаж на оплату труда составил 0,27 значит, на каждые руб. продаж приходится 27 коп. оплаты труда. Коэффициент удельного веса оплаты труда в себестоимости равен 0,035 это показывает, что на каждый руб. себестоимости приходится 3,5 коп. оплаты труда. Уровень оплаты труда равный 0,0042 показывает, что на одного работника приходится средняя зарплата, равная 4200руб. или с одного работника получаем 4,2 руб.
На основании проделанных вычислений сформируем матрицу индексов отдачи факторов.
Индекс отдачи факторов= Отдача факторов в исследуемом периоде/
Отдача факторов в базисном периоде
Таблица 4 Матрица индексов отдачи факторов
ФакторыПрибыльВыручка от продажТоварная продукцияСебестоимость продукцииОплата трудаВыручка от продаж1,0586 1,1414Товарная продукция0,92130,8703 Себестоимость продукции1,2475 1,3451Стоимость сырья и материалов1,1922 1,29400,9557 Стоимость осн производ фондов1,1059 1,2004 Оборотные средства1,06501,0061 Численность работников1,1173 1,2128 1,2047Оплата труда0,9274 1,00670,7435 Вывод
На основании матрицы, сформированной согласно пункту 1.8, с использованием при необходимости, матриц, сформированных при выполнении пунктов 1.4, 1.6, проведем комплексный анализ показателей деятельности компании.
Коэффициент валовой прибыли равен 1,06, это говорит о том, что на 1 руб. выручки от продаж приходится 1,06 руб. Коэффициент отдачи товарной продукции на прибыль составляет 0,92, это говорит о том, что на каждый руб. товарной продукции приходится 0,92 руб. прибыли. Коэффициент рентабельности продукции равен 1,25 - это говорит о том, что на каждый руб. себестоимости товарной продукции приходится 1,25 руб. прибыли. Коэффициент отдачи сырья и материалов на прибыль равен 1,19 это означает, что на каждый рубль сырья и материалов приходится 1,19 руб. прибыли. Коэффициент рентабельности ОПФ равен 1,1 это означает, что на руб. ОПФ дают 1,1 руб. прибыли. Коэффициент рентабельности оборотный средств составляет 1,06 это означает, что на каждый руб. оборотных средств приходится 1,06 руб. прибыли. Коэффициент прибыли на одного работника равен 1,12 это означает, что на одного работника приходится 1,12 руб. прибыли. Коэффициент прибыли на рубль оплаты труда равен 0,93 и показывает, что на 1 рубль оплаты труда приходится 93 коп. прибыли. Коэффициент реализации продукции равен 0,87, что говорит о том, что из 1 руб. товарной продукции 87 коп. было реализовано, а на 13 коп. осталось виде запаса. Коэффициент оборачиваемости оборотных средств равен 1,006 это означает, что каждый руб. оборотных средств обернуться 1,006 раза..
Коэффициент материалоотдачи 1,29 показывает на то, что каждый рубль вложенный в сырье и материалы принес 1,29 руб. товарной продукции. Коэффициент фотдоотдачи 1,2 показывает, что каждый руб. вложенный в ОПФ принес 1,2 товарной продукции. Коэффициент производительности труда 1,21 показывает на то, что каждый рубль вложенный в одного работника принес 1,21 руб. товарной продукции. Коэффициент зарплатоотдачи 1,007 показывает, что каждый руб. оплаты труда принес 1,007 руб. товарной продукции. Коэффициент отдачи сырья и материалов на себестоимость составляет 0,96 следовательно, 1 руб. на сырье и материалы приходится 0,96 руб. себестоимости. Коэффициент отдачи труда на себестоимость 0,74 показывает, что на каждый 1 рубль оплаты труда приходится 0,74 руб. себестоимости продукции.
Коэффициент отдачи выручки от продаж на оплату труда составил 1,14 значит, на каждые руб. продаж приходится 1,14 руб. оплаты труда. Коэффициент удельного веса оплаты труда в себестоимости равен 1,35 это показывает, что на каждый руб. себестоимости приходится 1,35 руб. оплаты труда. Уровень оплаты труда равный 1,2 показывает, что с одного работника получаем 1,2 руб.
Сформировать матрицу фактических и желательных ситуаций.
Таблица 5.
Матрица фактических и желательных ситуаций.
ФакторыПрибыльВыручка от продажТоварная продукцияСебестоимость продукцииОплата трудаВыручка от продаж1/1 1/1Товарная продукция9/19/6 Себестоимость продукции3/2 3/1Стоимость сырья и материалов3/2 3/213/4 Стоимость осн производ фондов3/2 3/2 Оборотные средства1/21/2 Численность работников3/3 3/3 3/3Оплата труда9/1 1/111/10 В ячейках матрицы указываются номера фактических (в числителе дроби) и номера желательных (в знаменателе дроби) ситуаций.
Сформируем матрицу приоритетов в улучшении ситуации. Таблица 5. Разница желательных и фактических ситуаций.
ФакторыПрибыльВыручка от продажТоварная продукцияСебестоимость продукцииОплата трудаВыручка от продаж0 0Товарная продукция83 Себестоимость продукции1 2Стоимость сырья и материалов1 19 Стоимость осн производ фондов1 1 Оборотные средства11 Численность работников0 0 0Оплата труда8 01 Чем выше разница между фактическими и желательными ситуациями, тем выше приоритетность задач улучшения ситуации. Таблица 6.Приоритетность задач улучшения ситуаций
ФакторыПрибыльВыручка от продажТоварная продукцияСебестоимость продукцииОплата трудаВыручка от продаж6 6Товарная продукция23 Себестоимость продукции5 4Стоимость сырья и материалов5 51 Стоимость осн производ фондов5 5 Оборотные средства55 Численность работников6 6 6Оплата труда2 65 Самой большей разница между фактическими и желательными ситуациями, присваиваем наименьший ранг
Задание № 2. Формирование ассортиментной политики предприятия.
Формирование ассортиментной политики предприятия осуществляют по схеме: ранговый анализ фактической структуры ассортимента - анализ факторов ассортиментной политики - принятие решений о мерах по улучшению структуры ассортимента (построение матрицы "объем выпуска, рентабельность продукции") - ранговый анализ желательной структуры ассортимента.
В процессе рангового анализа для каждого вида изделия выявляют удельный вес выпуска в общем объеме, рентабельность, ранг выпуска по удельному весу (небольшому значению удельного веса присваивается ранг 1), ранг по рентабельности, разницу рангов по удельному весу выпуска и рентабельности.
Оформим исходные данные по ассортиментной политике предприятия.
Таблица 7.
Исходные данные для оценки рациональности ассортиментной политики предприятия.
Наименование изделияСебестоимость, тыс. у.д.е.Доход, тыс. у.д.е.Возможность повышения ценыВозможностьснижения себестоимостиУвеличение затрат от снижения себестоимости,%Возможность увеличения объема выпуска,%Возможность расширения объема рынка,%Объем выпуска,тыс. шт.Прибыль, тыс. у.д.е.А889,2954,12243154,6146,343,764,9Б289142650114106,883,6337,81374В37415646117,773,6119552,91905Г390751231140,8157,592,8518,21216Д433651981048,378,6122546,4862Е240036161119,7142,9102,7367,71216Ж203433911114,181,4107,5342,51357З892389462135,668,774,9899,123И183,717391021,390,596,8115,41555,3К54465636113615894,7637,2190 На основании данных таблицы 7 проведём ранговый анализ ассортимента по уровню рентабельности и объёмам реализации каждой ассортиментной позиции. Результаты анализа оформим в следующей таблице.
Удельный вес = Объем выпуска/ сумма объем выпуска*100%
Таблица №8 Ранговый анализ ассортимента.
Наименование изделияОбъем выпуска,тыс. шт.Удельный вес выпуска,% общего объема выпускаРентабельность,%Ранг рбъема выпускаРанг рентабельностиРазница ранговА43,71,0021%7,2987%132Б337,87,7461%47,5268%363В552,912,6786%50,9222%880Г518,211,8829%31,1236%65-1Д546,412,5295%19,8801%74-3Е367,78,4317%50,6667%572Ж342,57,8539%66,7158%495З899,120,6173%0,2578%101-9И115,42,6462%846,6522%2108К637,214,6117%3,4888%92-7сумма4360,9
Рассчитаем коэффициент корреляции ранга выпуска и ранга рентабельности. Процесс и результаты расчетов отразим в следующей таблице.
Таблица №9 Данные для расчета коэффициента корреляции.
Наименование изделияX(ранг выпуска)Y(Ранг рентабельности)XYX2Y2А13319Б3618936В88646464Г65303625Д74284916Е57352549Ж49361681З101101001И210204100К9218814сумма5555262385385
Коэффициент корреляции рассчитывается по следующей формуле: r= -0,491
Обратная корреляция, говорит о нерациональной структуре ассортимента. Построим график рангов выпуска и рентабельности продукта
10 ИЖ
Е В
7 Б 5 Г
4 А Д 2 К 1 З 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11Выпуск
На основании величин рангов выпуска и рентабельности продукции сформируем матрицу, размерности 10 х 10, в которой разместим все изделия рассматриваемой ассортиментной группы. Отметим на каждой оси от 0 до 10 три равных отрезка - на оси "рентабельность" - высокорентабельные, средне рентабельные и низко рентабельные изделия, на оси "объем выпуска" - изделия, выпускаемые в большом, среднем и малом объемах. Построим матрицу 3 х 3.
Отметим на данной матрице все желательные направления изменения параметров изделий.
Проведем анализ и выявим возможности совершенствования ассортиментной политики компании по данной ассортиментной группе. При проведении анализа и формировании рациональной ассортиментной политики необходимо учитывать дополнительные факторы внешней и внутренней среды, указанные в таблице 7.
Ассортиментная политика предприятия
Рентабельность
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Выпуск
- желательное направление изменения параметров
- нежелательное направление изменения параметров
Рентабельностьльность
10 И И*
9 Ж Ж*
8 В 7 Е Е*
6 Б Б*
5 Г* Г Д Д 4 А А* 3 К* К 2 З* З 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Выпуск
Отразим новые предложенные значения параметров в следующей таблице.
Таблица №10 Параметры предлагаемой ассортиментной политики по выбранной ассортиментной группе Наименование изделияРанг объема выпускаРанг рентабельностиРазница ранговА231Б660В880Г550Д440Е770Ж990З220И2108К220
Рассчитаем коэффициент корреляции ранга выпуска и ранга рентабельности. Процесс и результаты расчётов отразим в следующей таблице.
Таблица №10 Данные для расчета коэффициента корреляции
Наименование изделияX(ранг выпуска)Y(Ранг рентабельности)XYX2Y2А23649Б66363636В88646464Г55252525Д44161616Е77494949Ж99818181З22444И210204100К22444сумма4756305287388
r=0,596
Построим график рангов выпуска и рентабельности продукции (см. рис.2)
А. Возможность увеличения объема выпуска=154,6%
Возможность расширения объема рынка=146,3%
Объем выпуска=43,7 тыс. шт.
43,7*1,463+43,7=107,6 близкий ранг объема выпуска 2
Построим график рангов выпуска и рентабельности продукции.
10 И Ж
9 8 В Е
6 Б
Г 4 Д А 2 З К 1 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Выпуск
Вывод .
Товар А характеризуется низким рангом выпуска 1 и рангом рентабельностью 3, у нас имеется возможность увеличения объёма выпуска до 2 и оставить рентабельность на том же уровне. Таким образом, рекомендуемые ранги: рентабельности - 3, объем выпуска - 2.
Товар Б характеризуется рангом выпуска 3 и рангом рентабельности 6, следовательно, наиболее эффективным решением было бы повысить объём выпуска до 9, но мы имеем возможность повысить только до 6, и оставить рентабельность на том же уровне.
Товар В характеризуется высоким рангом выпуска 8 и рангом рентабельности 8, рекомендуемое значение соотношений параметров ранга объема выпуска 8 и ранга рентабельности 8.
Товар Г характеризуется рангом выпуска 6 и рангом рентабельности 5, у нас имеется возможность уменьшить объем выпуска до 5, а рентабельность оставить на том же уровне.
Товар Д характеризуется рангом выпуска 7 и рангом рентабельности 4, у нас имеется возможность уменьшить объем выпуска до 4, а рентабельность оставить на том же уровне.
Товар Е характеризуется рангом выпуска 5 и рангом рентабельности 7, следовательно, наиболее эффективным решением было бы повысить объём выпуска до 9, но мы имеем возможность повысить только до 7, а рентабельность оставить на том же уровне.
Товар Ж характеризуется рангом выпуска 4 и высоким рангом рентабельности 9, у нас имеется возможность увеличения объёма выпуска до 9 и оставить рентабельность на том же уровне.
Товар З характеризуется высоким рангом выпуска 10 и низким рангом рентабельности 1, у нас имеется возможность увеличения рентабельность до 2, и уменьшения объёма выпуска до 2.
Товар И характеризуется рангом выпуска 2 и высокой рентабельностью 10, рекомендуемое значение соотношений параметров ранга объема выпуска 2 и ранга рентабельности 10.
Товар К характеризуется высоким рангом выпуска 9 и рангом рентабельности 2, у нас имеется возможность уменьшения объёма выпуска до 2 и оставить рентабельность на том же уровне.
Данные передвижения очень значительно повысили коэффициент корреляции с -0,5273 до 0,596. Поэтому с большой вероятностью можно говорить о том, что экономическая структура ассортимента стала более рациональной, чем была первоначально.
Задание № 3. Прогнозирование объемов продаж изделий выбранной ассортиментной позиции.
Прогнозирование объемов продаж изделия выбранной ассортиментной позиции.
Оформим имеющиеся у нас данные в виде таблицы:
Таблица №12 Количество продукции, реализованной в течение последних 13 кварталов.
ГодкварталКоличество проданной продукции, тыс. шт.1январь-март5691II5501III5061IV6652I7002II6572III5092IV7583I8023II7193III6213IV8144январь-март848 Прогностическая модель формируется как с аддитивной, так и с мультипликативной компонентой. Первой формируется прогностическая модель с аддитивной компонентой, то есть модель, в которой вариация значений переменной во времени наилучшим образом описывается через сложение отдельных компонент. В более упрощенном виде модель фактических значений можно представить следующим образом:
Фактическое значение = Трендовое значение + Сезонная вариация + Ошибка
Рассчитаем сезонную компоненту. Для этого необходимо выполнить несколько этапов расчетов:
1. Определить скользящую среднюю для каждых четырех кварталов.
2. Для соотнесения временного промежутка полученной скользящей средней и фактических значений рассчитать центрированную скользящую среднюю.
3. Поскольку скользящая средняя за 4 квартала не содержала сезонной компоненты, то центрированная скользящая средняя также ее не содержит. Вычитая из фактических значений центрированную скользящую среднюю, произведем оценку сезонной компоненты. Результаты проводимых расчетов отразим в таблице 13.
Таблица №13
Оценка сезонной компоненты.
№ квартала
Объем продаж, тыс. шт.
Итого за 4 квартала
Скользящая средняя за 4 квартала
Центрированная скользящая средняя
Оценка сезон компоненты
1569 2550 2290/4572,5 3506 588,875-82,875 2421605,25 4665 620,87544,125 2546636,5 5700 636,87563,125 2549637,25 6675 648,87526,125 2642660,5 7509 673,25-164,25 2744686 8758 691,566,5 2788697 9802 71191 2900725 10719 732-13 2956739 11621 744,75-123,75 3002750,5 12814 13848 Рассчитаем среднее значение сезонной компоненты. Для этого необходимо найти средние значения сезонных оценок для каждого сезона года и скорректировать их, увеличивая или уменьшая их на одно и тоже число таким образом, чтобы общая их сумма была равна нулю. Результаты расчетов занесем в следующую таблицу 14.
Таблица №14 Расчет средних значений сезонной компоненты.
ГодНомер кварталаСуммаСумма/4IIIIIIIV1 -82,87544,125 263,12526,125-164,2566,5 391-13-123,75 Итого154,12513,125-370,875110,625 Среднее значение77,06256,5625-123,62555,3125 Оценка сезонной компоненты77,06256,5625-123,62555,312515,31253,828125Скорректированная сезонная компонент73,234382,734375-127,45351,48438 Десезонализируем данные для расчета тренда. На данном этапе происходит вычитание соответствующих значений сезонной компоненты из фактических значений объема реализации за каждый квартал, что позволит убрать из фактических значений сезонную компоненту. Результаты расчётов оформим в следующей таблице:
Таблица №15 Расчет десезонализированных данных.
№ кварта- ла (x)Объем продаж, тыс. шт.Сезонная компонентаДесезонализ объем продаж, тыс. шт.(y)x2xy156977,0625491,93751491,937525506,5625543,437541086,8753506-123,625629,62591888,875466555,3125609,6875162438,75570077,0625622,9375253114,68866576,5625650,4375363902,6257509-123,625632,625494428,375875855,3125702,6875645621,5980277,0625724,9375816524,438107196,5625712,43751007124,37511621-123,625744,6251218190,8751281455,3125758,68751449104,251384877,0625770,937516910022,19918718123859581963939,75Сумма
На основании десезонализированных данных можно построить модель основного тренда. Для упрощения задачи в данной работе будет рассматриваться только линейная модель тренда.
Уравнение линейной модели тренда имеет вид:
где а - параметр, характеризующий точку пересечения с осью координат
b - наклон линии тренда.
Для определения параметров прямой, наилучшим образом аппроксимирующей тренд можно использовать метод наименьших квадратов. Уравнение для расчетов параметров a и b будут иметь вид:
(2) где n - количество переменных;
х - порядковый номер квартала;
у - значение десезонализированного объёма продаж по кварталам, тыс.шт.
(3)
На основании рассчитанных параметров a и b определим вид уравнения модели тренда.
b= (13*63939,75-91*8595)/(13*819-912)=20,74038
a=8595/13-(20,74038*91/13)=515,9712
Отсюда уравнение тренда имеет вид: T=515,9712+20,74038x.
Рассчитаем ошибки модели. При этом следует обратить внимание, что ошибка определяется как разница между фактическим значением объема реализации и суммой трендового значения и сезонной компоненты за тот же период. Таблица №16 Расчет ошибок для построенной административной модели.
№ кварта- ла (x)Объем продаж, тыс. шт.Сезонная компонентаТрендовое значение, тыс. шт.Ошибка, тыс. шт. |(2)-((3)+(4))|12345156977,0625536,711544,774025506,5625557,451914,01443506-123,6250578,192351,4327466555,3125598,932710,7548570077,0625619,67313,264466576,5625640,413510,02407509-123,6250661,153828,5288875855,3125681,894220,7933980277,0625702,634622,3029107196,5625723,375010,937511621-123,6250744,11540,50961281455,3125764,85586,16831384877,0625785,596214,6587 Сумма243,1635 Рассчитаем среднее абсолютное отклонение | Ошибка |
MAD= n
MAD= 243,1635/13= 18,7049
Осуществим прогнозирование объема реализации в 14 квартале с использованием полученной аддитивной модели. Для этого нам необходимо восстановить уравнение линейной модели тренда, который имеет вид: Т= a + bx T=515,9712+20,74038x
Объем реализации = Трендовое значение + Сезонная вариация ± Ошибка.
T=515,9712+20,74038*14= 806,3365
Сезонная вариация = 6,5625. Ошибка = ±18,7049 Объем реализации 14= 806,3365-6,5625±18,7049 =799,774 ± 18,7049
Вывод: объем реализации в 14-ом квартале спрогнозирован и он составил 799,774 тыс. шт. Диапазон возможных отклонений ±18,7049.
Второй формируется прогностическая модель с мультипликативной компонентой, т.е. модель, в которой вариация значений переменной во времени наилучшим образом описывается через умножение отдельных компонент. В этой модели значение сезонной компоненты не является константой, а представляет собой определенную долю трендового значения. В более упрощенном виде модель фактических значений можно представить следующим образом:
Фактическое значение = Трендовое значение * Сезонная вариация + Ошибка.
Рассчитаем сезонную компоненту. Для этого выполним несколько этапов расчетов:
1) Определить скользящую среднюю для каждых четырех кварталов.
2) Для соотнесения временного промежутка полученной скользящей средней и фактических значений рассчитать центрированную скользящую среднюю.
3) Поскольку скользящая средняя за 4 квартала не содержала сезонной компоненты, то центрированная скользящая средняя также ее не содержит. Делением значения фактического объема реализации на значение центрированной скользящей средней получаем коэффициент сезонности. Таблица №17
Расчет значений коэффициента сезонности.
№ кварталаОбъем продаж, тыс. шт.Итого за 4 кварталаСкользящая средняя за 4 кварЦентрированная скользящая среднКоэффициент сезонности (2)/(5)1234561569 2550 2290572,5 3506 588,8750,8593 2421605,25 4665 620,8751,0711 2546636,5 5700 636,8751,0991 2549637,25 6675 648,8751,0403 2642660,5 7509 673,250,7560 2744686 8758 691,51,0962 2788697 9802 7111,1280 2900725 10719 7320,9822 2956739 11621 744,750,8338 3002750,5 12814 13848 Рассчитаем среднее значение сезонной компоненты. Для этого необходимо найти среднее значения сезонных оценок для каждого сезона года и скорректировать их, умножив полученные средние сезонные оценки на следующее значение: 4/(нескорректированная сумма средних сезонных оценок), т.о., чтобы общая их сумма, в данном случае, была равна четырём. Результаты расчётов занесём в следующую таблицу:
Таблица №18 Расчёт средних значений сезонной компоненты.
ГодНомер кварталаСумма4/СуммаIIIIIIIV1 0,85931,0711 21,09911,04030,7561,0962 31,1280,98220,8338 Итого2,22712,02252,44912,1673 Среднее значение1,11361,01130,81641,0837 Оценка сезонной компоненты1,11361,01130,81641,08374,0250,993789Скорректированная сезонная компонент1,10671,00500,81131,0770 Десезонализируем данные при расчете тренда. На этом этапе происходит деление фактических значений объемов реализации за каждый квартал на соответствующие значения сезонной компоненты, что позволяет убрать из фактических значений сезонную компоненту. Результаты расчетов оформить в следующую таблицу.
Таблица №19 Расчет десезонализированных данных.
№ кварта- ла (x)Объем продаж, тыс. шт.Сезонная компонентаДесезонализ объем продаж, (2)/(3) (y)x2xy 12345615691,1067514,14111514,141125501,005547,263741094,52735060,8113623,690491871,07146651,077617,4559162469,82457001,1067632,5111253162,55566571,005653,7313363922,38875090,8113627,3881494391,71787581,077703,8069645630,45598021,1067724,6770816522,093107191,005715,42291007154,229116210,8113765,43821218419,82128141,077755,80321449069,638138481,1067766,24201699961,14691871813,10678647,571781964183,6Сумма
На основании десезонализированных данных построим модель основного тренда. Укажем рассчитанные параметры a и b и вид уравнения модели тренда.
b =20,0583, a = 524,7901
Отсюда уравнение тренда имеет вид: T=524,7901 +20,0583 Х
Рассчитаем ошибки или остатки модели. Ошибка или остаток определяется как:
1) Разница между фактическим значением объема реализации и произведением трендового значения и сезонной компоненты за тот же период;
2) Результат деления фактического значения объема реализации на произведение трендового значения и сезонной компоненты за тот же период. Отразить значения, полученные в процессе расчета в таблице:
Таблица №20
Расчет ошибок для построенной мультипликативной модели.
№ кварта- ла (x)Объем продаж, тыс. шт.Сезонная компонентаТрендовое значение, тыс. шт.Ошибка, тыс. шт. (2)-((3)*(4))Ошибка (2)/((3)*(4))12345615691,1067544,848333,98360,943625501,005564,906617,73110,968835060,8113584,964831,41801,066246651,077605,023113,39021,020557001,1067625,08138,22251,011966571,005645,13968,63471,013375090,8113665,197830,67500,943287581,077685,256119,97921,027198021,1067705,314321,42861,0275107191,005725,37269,99940,9863116210,8113745,430816,23201,0268128141,077765,489110,43170,9873138481,1067785,547321,36520,9754Сумма248,491418,9979
Рассчитаем среднее абсолютное отклонение для 5 и 6 столбцов.
MAD =248,4914/13=19,1147
MAD = 18,9979/13=1,4614
Осуществим прогнозирование объема реализации в 14 квартале с использованием полученной мультипликативной модели. Для этого нам необходимо восстановить уравнение линейной модели тренда.
Т= a + bx (T=524,7901 +20,0583 Х). Объем реализации = Трендовое значение*Сезонная вариация ± Ошибка.
T=524,7901 +20,0583 *14=805,6056
Сезонная вариация =1,005
Ошибка = ± 19,1147
Объем реализации14= 805,6056*1,005 ±19,1147=809,6336±19,1147
Прогнозирование значения 809,6336тыс. шт.
Диапазон возможных отклонений ± 19,1147
Вывод по третьему этапу принятия решения:
1. Исходя из анализа моделей прогнозирования, выберем адитивную модель, т.к. она отражает действующие факторы более точно.
2.Используя адитивную модель, осуществим прогнозирование объема реализации в 15-м и в 16-м квартале.
T=515,9712+20,74038*15=827,0769
Сезонная вариация = 6,5625. Ошибка = ±18,7049 Объем реализации15=827,0769-6,5625±18,7049= 820,5144± 18,7049
Объем реализации прогнозированный в 15-ом квартале равен 820,5144тыс.шт. Диапазон возможных отклонений ±18,7049
T=515,9712+20,74038*16=847,8173
Объем реализации 16=847,8173-6,5625±18,7049=841,2548±18,7049
Объем реализации прогнозированный в 16-ом квартале равен 841,2548 тыс.шт. Диапазон возможных отклонений ±18,7049.
Задание №4.
Определение степени влияния совокупности факторов на объем прибыли.
4.1.Оформим, в виде таблицы, имеющиеся данные по изменению величин анализируемых факторов и объема прибыли в течение выбранных временных интервалов.
Все имеющиеся данные по изменению величин анализируемых факторов и объема прибыли в течение выбранных временных интервалов оформим в таблицу 21. Таблица №21 Изменение величин анализируемых факторов и объема прибыли в течение выбранных временных интервалов.
ДатаВремен периодПрибыль по месяцам,у.д.е.Инвестиции в развитие,у.д.е.Маркетинговая политика,у.д.е.Марк-ая политика конкурентов,у.д.е.Средний доход потребителей,у.д.е.Январь139880,919030400060004624,5Февраль272555,32221240000370001557,8Март361748,41574011000150004907,7Апрель4773596,425812797000930001381,5Май517750,67911100090001133,7Июнь62233,81006100002157,8Июль750459,3238771900019000748,7Август8160497,67918433000340002500,9Сентябрь936435611450842000420003209Октябрь10294820,2880516800069000925Ноябрь11556364,61196079000780006648,7Декабрь12314953,69824935000360004201,4Январь13500850,5919989700096000171,2Февраль1455345,61988517000140006702,4Март152125705534427000250004535,8Апрель1626081,46816200010005450,1
Основной целью анализа является определение связи между объемом прибыли и другими факторами. Таким образом, объем прибыли в данном случае рассматривается как зависимая переменная. Остальные три переменные, соответственно, являются независимыми.
Необходимо определить коэффициенты корреляции для всех шести переменных. При этом коэффициент корреляции рассчитывается по следующей формуле:
где n - количество переменных
Следует определить значимость полученных переменных, используя процедуру проверки гипотез, которая заключается в следующем:
Гипотеза 0: коэффициент корреляции в генеральной совокупности равен нулю. Между парой переменных не существует никакой линейной связи. В идеале это должно выполняться для всех пар независимых переменных.
Гипотеза 1: коэффициент корреляции не равен нулю. Между парой переменных существует линейная связь. Это должно выполняться для пар, образованных зависимой переменной с каждой независимой переменной.
Далее для каждого из коэффициентов корреляции проверить данные гипотезы на 5%-ном и 1%-ном уровнях значимости, используя двусторонний критерий. То есть, определим, существует ля для данного коэффициента корреляционная зависимость между парой переменных, соответственно, с 95%-ной и 99%-ной вероятностью. Если при столь высоком уровне вероятности зависимость будет подтверждена, то она действительно существует. Значение t на 5%-ном уровне значимости (α = 0,05/2 = 0,0025,v = (n - 2) = (16 - 2) = 14) составляет:
t 0,025 =2,145
а на 1%-ном уровне:
t0,005=2,997
Критерий t определяется по формуле: ,
где r - коэффициент корреляции для рассматриваемой пары переменных;
n - объем выборки.
В случае, если значение расчетного критерия t больше, чем t0,025 , то уровень значимости исследуемого коэффициента корреляции 5%, если значение расчетного критерия t больше чем t0,005 , то уровень значимости исследуемого коэффициента корреляции 1% .
Затем необходимо оформить результаты расчетов согласно образцу, а также провести анализ полученных значений
Таблица №22-1 Определение взаимосвязи между объемом прибыли и временным периодом.
Времен период(X)Прибыль по месяцам,у.д.е.(Y)XYX2Y2139880,939880,911590486184,81272555,3145110,645264271558,09361748,4185245,293812864902,564773596,43094385,616598451390092,96517750,68875325315083800,3662233,813402,8364989862,44750459,3353215,1492546140956,498160497,61283980,86425759479605,769364356327920481132755294736,0010294820,2294820210086918950328,0411556364,66120010,6121309541568133,1612314953,63779443,214499195770152,9613500850,56511056,5169250851223350,251455345,6774838,41963063135439,3615212570318855022545186004900,001626081,4417302,4256680239425,961363504064,232222581,114961565936893429,20
r = 0,15 t= 0,56
Таблица №22-2 Определение взаимосвязи между объемом прибыли и инвестициями в развитии.
Прибыль по месяцам,у.д.е.(Y)Инвестиции в развитие,у.д.е.(X)XYX2Y239880,919030758933527,00362140900,001590486184,8172555,3222121611598323,60493372944,005264271558,0961748,415740971919816,00247747600,003812864902,56773596,4258127199686117942,8066629548129,00598451390092,9617750,679114040724,60625681,00315083800,362233,810062247202,801012036,004989862,4450459,3238771204816706,10570111129,002546140956,49160497,67918412708841958,406270105856,0025759479605,7636435611450841721676848,0013112082064,00132755294736,00294820,28805125959213430,207752978601,0086918950328,04556364,6119606654120616,00143041600,00309541568133,16314953,69824930943876246,409652866001,0099195770152,96500850,59199846077244299,008463632004,00250851223350,2555345,6198851100547256,00395413225,003063135439,362125705534411764474080,003062958336,0045186004900,0026081,46816177770822,4046457856,00680239425,963504064,2906778381357439799,30117204093962,001565936893429,20
r = 0,8 t= 4,94
Таблица №22-3
Прибыль по месяцам,у.д.е.(Y)Маркетинговая политика,у.д.е.(X)XYX2Y239880,94159523,6016,001590486184,8172555,3402902212,001600,005264271558,0961748,411679232,40121,003812864902,56773596,49775038850,809409,00598451390092,9617750,611195256,60121,00315083800,362233,812233,801,004989862,4450459,319958726,70361,002546140956,49160497,6335296420,801089,0025759479605,763643564215302952,001764,00132755294736,00294820,26820047773,604624,0086918950328,04556364,67943952803,406241,00309541568133,16314953,63511023376,001225,0099195770152,96500850,59748582498,509409,00250851223350,2555345,617940875,20289,003063135439,36212570275739390,00729,0045186004900,0026081,4252162,804,00680239425,963504064,2583230874288,2037003,001565936893429,20 Определение взаимосвязи между объемом прибыли и маркетинговой политикой.
r = 0,92 t= 8,78
Таблица №22-4 Определение взаимосвязи между объемом прибыли и маркетинговой политикой конкурентов.
Прибыль по месяцам,у.д.е.(Y)Марк-ая политика конкурентов,у.д.е.(X)XYX2Y239880,96239285,4036,001590486184,8172555,3372684546,101369,005264271558,0961748,415926226,00225,003812864902,56773596,49371944465,208649,00598451390092,9617750,69159755,4081,00315083800,362233,800,000,004989862,4450459,319958726,70361,002546140956,49160497,6345456918,401156,0025759479605,763643564215302952,001764,00132755294736,00294820,26920342593,804761,0086918950328,04556364,67843396438,806084,00309541568133,16314953,63611338329,601296,0099195770152,96500850,59648081648,009216,00250851223350,2555345,614774838,40196,003063135439,36212570255314250,00625,0045186004900,0026081,4126081,401,00680239425,963504064,2574226947055,2035820,001565936893429,20r = 0,92 t= 8,67
Таблица №22-5 Определение взаимосвязи между объемом прибыли и средним доходом потребителей.
Прибыль по месяцам,у.д.е.(Y)Средний доход потребителей,у.д.е.XXYX2Y239880,94624,5184429222,0521386000,251590486184,8172555,31557,8113026646,342426740,845264271558,0961748,44907,7303042622,6824085519,293812864902,56773596,41381,51068723426,601908542,25598451390092,9617750,61133,720123855,221285275,69315083800,362233,82157,84820093,644656100,844989862,4450459,3748,737778877,91560551,692546140956,49160497,62500,9401388447,846254500,8125759479605,7636435632091169218404,0010297681,00132755294736,00294820,2925272708685,00855625,0086918950328,04556364,66648,73699101316,0244205211,69309541568133,16314953,64201,41323246055,0417651761,9699195770152,96500850,5171,285745605,6029309,44250851223350,2555345,66702,4370948349,4444922165,763063135439,362125704535,8964175006,0020573481,6445186004900,0026081,45450,1142146238,1429703590,01680239425,963504064,250856,210160622851,52230802058,161565936893429,20r = -0,13 t= 0,5
Таблица №22-6.
Определение взаимосвязи между инвестициями в развитие и временными периодами.
Времен период(Y)Инвестиции в развитие,у.д.е.(X)XYX2Y21190301903036214090012222124442449337294443157404722024774760094258127103250866629548129165791395562568125610066036101203636723877167139570111129498791846334726270105856649114508103057213112082064811088051880510775297860110011119601315601430416001211298249117898896528660011441391998119597484636320041691419885278390395413225196155534483016030629583362251668161090564645785625613690677875889941172040939621496r = -0,03 t= 0,09
Таблица №22 -7. Определение взаимосвязи между маркетинговой политикой и временными периодами.
Маркетинговая политика,у.д.е.(X)Времен период(Y)XYX2Y24141614028016004113331219974388940916115551212516613619713336149338264108964429378176481681068046241007911869624112135124201225144971312619409169171423828919627154057292252163242565831365246370031496
r = 0,13 t= 0,47
Таблица №22-8. Определение взаимосвязи между маркетинговой политикой конкурентов и временными периодами
Марк-ая политика конкурентов,у.д.е.(X)Времен период(Y)XYX2Y261636137274136941534522599343728649169545812506003619713336149348272115664429378176481691069047611007811858608412136124321296144961312489216169141419619619625153756252251161612565741365140358201496
r = 0,11 t= 0,43
Таблица №22-9 Определение взаимосвязи между средним доходом потребителей и временным периодом.
Средний доход потребителей уде(X)Времен период(Y)XYX2Y24624,5146252138600011557,823116242674144907,73147232408551991381,5455261908542161133,7556691285276252157,8612947465610136748,775241560552492500,9820007625450164320992888110297681819251092508556251006648,71173136442052121214201,4125041717651762144171,2132226293091696702,41493834449221661964535,81568037205734822255450,116872022970359025650856,21364848342308020581496r = 0,34 t= 1,37
Таблица №22-10 Определение взаимосвязи между маркетинговой политикой и инвестициями в развитие.
Маркетинговая политика,у.д.е.(X)Инвестиции в развитие,у.д.е.(Y)XYX2Y241903076120163621409004022212888480160049337294411157401731401212477476009725812725038319940966629548129117918701121625681110061006110120361923877453663361570111129337918426130721089627010585642114508480933617641311208206468880515987468462477529786017911960944840624114304160035982493438715122596528660019791998892380694098463632004171988533804528939541322527553441494288729306295833626816136324464578565839067785520263137003117204093962r = 0,69 t= 3,55
Таблица №22-11 Определение взаимосвязи между маркетинговой политикой конкурентов и инвестициями в развитие.
Марк-ая политика конкурентов,у.д.е.(X)Инвестиции в развитие,у.д.е.(Y)XYX2Y2619030114180363621409003722212821844136949337294415157402361002252477476009325812724005811864966629548129979171198162568101006001012036192387745366336157011112934791842692256115662701058564211450848093361764131120820646988051607551947617752978601781196093288060841430416003698249353696412969652866001969199888318089216846363200414198852783901963954132252555344138360062530629583361681668161464578565749067785418628635820117204093962
r = 0,68 t= 3,51
Таблица №22-12
Определение взаимосвязи между средним доходом потребителей и инвестициями в развитие.
Средний доход потребителей,уде.(X)Инвестиции в развитие,у.д.е.(Y)XYX2Y24624,51903088004235213860003621409001557,8222123460185424267414933729444907,71574077247198240855192477476001381,52581273566024511908542666295481291133,779189675712852766256812157,81006217074746561011012036748,723877178767105605525701111292500,9791841980312666254501627010585632091145083674561721029768113112082064925880518144717585562577529786016648,71196079518452442052121430416004201,498249412783349176517629652866001171,291998157500582930984636320046702,419885133277224449221663954132254535,8553442510293152057348230629583365450,1681637147882297035904645785650856,29067782153840842230802058117204093962
r = -0,34 t= 1,36
Таблица №22-13 Определение взаимосвязи между маркетинговой политикой и маркетинговой политикой конкурентов.
Марк-ая политика конкурентов,у.д.е.(X)Маркетинговая политика,у.д.е.(Y)XYX2Y26424361637401480136916001511165225121939790218649940991199811210100119193613613613433112211561089424217641764176469684692476146247879616260846241363512601296122596979312921694091417238196289252767562572912214574583363773582037003r = 0,998 t= 60,355
Таблица №22-14.
Определение взаимосвязи между средним доходом потребителей и маркетинговой политикой.
Средний доход потребителей,уде(X)Маркетинговая политика,у.д.е.(Y)XYX2Y24624,541849821386000161557,84062312242674116004907,71153985240855191211381,597134006190854294091133,7111247112852761212157,81215846561011748,719142255605523612500,9338253062545011089320942134778102976811764925686290085562546246648,7795252474420521262414201,435147049176517621225171,297166062930994096702,417113941449221662894535,827122467205734827295450,121090029703590450856,2583151407223080205837003
r = -0,32
t= 1,28
Таблица №22-15 Определение взаимосвязи между маркетинговой политикой конкурентов и доходами потребителей.
Средний доход потребителей,уде(X)Марк-ая политика конкурентов,у.д.е(Y)XYX2Y24624,562774721386000361557,83757639242674113694907,71573616240855192251381,593128480190854286491133,79102031285276812157,80046561010748,719142255605523612500,9348503162545011156320942134778102976811764925696382585562547616648,7785185994420521260844201,436151250176517621296171,296164352930992166702,41493834449221661964535,825113395205734826255450,11545029703590150856,2574149450623080205835820
r = -0,32
t= 1,27
t0,025=2,145
t0,005=2,997
Таблица №23. Коэффициенты корреляции исследуемых переменных и уровни их зависимости.
Объем прибыльВременные периодыИнвестиции в развитиеМаркетинговая политикаМарк-ая политика конкурентовВременные периоды0,1480 t-t0,025-1,5852 t-t0,005-2,4372 Инвестиции в развитие0,7973-0,0251 t-t0,0252,7968-2,0511 t-t0,0051,9448-2,9031 Маркетинговая политика0,91990,12550,6881 t-t0,0256,6313-1,67171,4035 t-t0,0055,7793-2,52370,5120 Марк-ая политика конкурентов0,91810,11470,68410,9981 t-t0,0256,5212-1,71301,364058,2100 t-t0,0055,6692-2,56500,512057,3580 Средний доход потребителей-0,13150,3427-0,3414-0,3247-0,3215t-t0,025-1,6487-0,7799-0,7859-0,8604-0,8744t-t0,005-2,5007-1,6319-1,6379-1,7124-1,7264 Вторым шагом в данном анализе является формирование уравнения простой модели линейной регрессии для пар переменных, уровень значимости которых 5% и менее. Для этого необходимо сформировать уравнение простой модели линейной регрессии для пары переменных. ; Таблица №24 Уравнение лини регрессии для переменных с высоким показателем корреляции.
Зависимая переменная (наименование)
(У)Независимая
переменная
(наименование)
(Х)Уравнение линейной регрессии (у=а+bх)Прибыль по месяцамИнвестиции в развитиеу=61617,24+2,78хПрибыль по месяцамМаркетинговая политикау=-19586+6,5хПрибыль по месяцамМарк-ая политика конкурентову=-19504+6,6хИнвестиции в развитиеМаркетинговая политикау=5434,6+1,4хИнвестиции в развитиеМарк-ая политика конкурентову=5655,2+1,4хМаркетинговая политикаМарк-ая политика конкурентову=10,9+1,02х Экономический смысл a и b заключается в следующем:
Объем прибыли до взаимодействия с показателем инвестиции в развитии составлял 61617,24 у.д.е. (а). 1 у.д.е. инвестиций в развитие увеличивает объем прибыли на 2,78 у.д.е. (b).
Объем прибыли до взаимодействия с показателем маркетинговая политика составлял -19586 у.д.е. (а). 1 у.д.е. маркетинговая политика увеличивает объем прибыли на 6,5 у.д.е. (b).
Объем прибыли до взаимодействия с показателем маркетинговая политика конкурентов составлял -19504 у.д.е. (а). 1 у.д.е. маркетинговая политика конкурентов увеличивает объем прибыли на 6,6 у.д.е. (b).
Инвестиции в развитии до взаимодействия с показателем маркетинговая политика составляли 5434,6 у.д.е. (а). 1 у.д.е. маркетинговая политика увеличивает инвестиции в развитии на 1,4 у.д.е. (b).
Инвестиции в развитии до взаимодействия с показателем маркетинговая политика конкурентов составляли 5655,2 у.д.е. (а). 1 у.д.е. маркетинговая политика конкурентов увеличивает инвестиции в развитии на 1,4 у.д.е. (b).
Маркетинговая политика предприятия N до взаимодействия с показателем маркетинговая политика конкурентов составляла 10,9 у.д.е. (а). 1 у.д.е. затрат конкурентов на маркетинговую политику увеличивает затраты на маркетинговую политику предприятия N на 1,02 у.д.е. (b).
Таким образом, экономический смысл a и b показывает зависимость переменных между собой.
Далее определим 95%-ый доверительный интервал для наклона линии регрессии b. Доверительный интервал имеет вид:
, где b - коэффициент наклона линии регрессии;
t(p/2),(n/2) - t -критерий оценки уровня достоверности с вероятностью p и (n-2) степенями свободы. ,
где σе2 - дисперсия распределения остатков вдоль линии регрессии генеральной совокупности;
х - значения выборки независимой переменной;
- выборочное среднее независимой переменной.
, где у - значения независимой переменной
Занесем данные в таблицу.
Таблица №25
Доверительный интервал.
Зависимая переменная (наименование)
(У)Независимая
переменная
(наименование)
(Х)Уравнение линейной регрессии (у=а+bх)Доверительный интервалПрибыль по месяцамИнвестиции в развитиеу=61617,24+2,78х2,78+-1,6Прибыль по месяцамМаркетинговая политикау=-19586+6,5х6,5+-1,6Прибыль по месяцамМарк-ая политика конкурентову=-19504+6,6х6,65+-1,65Инвестиции в развитиеМаркетинговая политикау=5434,6+1,4х1,41+-0,85Инвестиции в развитиеМарк-ая политика конкурентову=5655,2+1,4х1,42+-0,87Маркетинговая политикаМарк-ая политика конкурентову=10,9+1,02х1,02+-0,08 =2,78+-1,6
С вероятностью 95% можно сказать, что значения b лежат между 1,18 и 4,38. у.д.е. объема прибыли на 1, 000 у.д.е. затрат на инвестиции в развитие, и 5% - вероятность того, что значения b лежат вне данного интервала.
=6,5+-1,6
С вероятностью 95% можно сказать, что значения b лежат между 4,9 и 8,1 тыс. у.д.е. объема прибыли , 1000 у.д.е. затрат на маркетинговую политику и 5% - вероятность того, что значения b лежат вне данного интервала.
=6,65+-1,65
С вероятностью 95% можно сказать, что значения b лежат между 5 и 8,3 тыс. у.д.е. объема прибыли , 1000 у.д.е. затрат на маркетинговую политику конкурентов и 5% - вероятность того, что значения b лежат вне данного интервала.
=1,41+-0,85
С вероятностью 95% можно сказать, что значения b лежат между 0,56 и 2,26 тыс. у.д.е. инвестиций в развитие, 1000 у.д.е. затрат на маркетинговую политику и 5% - вероятность того, что значения b лежат вне данного интервала.
=1,42+-0,87
С вероятностью 95% можно сказать, что значения b лежат между 0,55 и 2,29 тыс. у.д.е. инвестиций в развитие, 1000 у.д.е. затрат на маркетинговую политику конкурентов и 5% - вероятность того, что значения b лежат вне данного интервала.
=1,02+-0,08
С вероятностью 95% можно сказать, что значения b лежат между 0,94 и 1,1 тыс. у.д.е. маркетинговой политики, 1000 у.д.е. затрат на маркетинговую политику конкурентов и 5% - вероятность того, что значения b лежат вне данного интервала.
Задание № 5. Анализ портфеля стратегических бизнес - единиц предприятия.
Проведем анализ стратегических бизнес - единиц компании N, на основе методики Бостонской консультационной группы. Сформируем предложения по совершенствованию стратегического портфеля компании. Таблицу исходных данных для проведения анализа.
Таблица №24
Стратегическая единица бизнесапродажи,млн.шт.Продажи главного конкурентаТемп роста рынка,%(x)Фаза жизненного цикла(x-m)А6,17,48,8спад355,6996Б0,55,474,2рост2165,9716В9917,7насыщение99,2016Г8,88,822,3насыщение28,7296Д5,45,4-19,7спад2242,9696Е0,67,157,3рост878,5296Ж2,78,427насыщение0,4356З2,46,442,1рост208,5136И5,66,541,8рост199,9396К0,37,85,1спад508,9536сумма276,66688,944
Средний темп роста принимается равным среднеотраслевому темпу роста.
Построим матрицу Бостонской консультационной группы для стратегических единиц бизнеса компании N. Затем определим фазу жизненного цикла для каждой стратегической единицы бизнеса компании N.
Определим фазу жизненного цикла для каждой стратегической единицы бизнеса компании N. Для анализа можно использовать темп роста рынка по данной стратегической единице бизнеса. Анализ исходит из допущения, что темпы роста рынка стратегических единиц бизнеса Компании N распределены по нормальному закону со средним μ и дисперсией σ2 :
, μ=276,6/10=27,7 где хi - темпы роста рынка по i-й стратегической единицы бизнеса, n - количество стратегических единиц бизнеса компании. , σ2=6688,944/10=668,8944
σ=25,86
Если темпы роста меньше, чем величина (μ - 0,5σ), то стратегическая единица находится на этапе спада. Если темпы роста больше, чем (μ + 0,5σ), то стратегическая единица относится к фазе роста. Если (μ - 0,5σ) <= хi < μ, стратегическая единица находится на этапе насыщения и если μ< хi <= (μ + 0,5σ), стратегическая единица находится на этапе зрелости.
(μ - 0,5σ)= 14,73 (μ + 0,5σ)= 40,6 Темп роста рынка < 14,73 - спад
Темп роста рынка > 40,6 - рост
14,73 <= Темп роста рынка <27,7 - насыщение
27,7 < Темп роста рынка <= 40,6 - зрелость
Относительная доля рынка = продажи / продажи главных конкурентов
Таблица №25
Расчет относительной доли рынка
Стратегическая единица бизнесаПродажи, млн.шт.Продажи главного конкурентаОтносительная доля рынкаА6,17,40,82Б0,55,40,09В991Г8,88,81Д5,45,41Е0,67,10,08Ж2,78,40,32З2,46,40,38И5,66,50,86К0,37,80,04 Теперь нам необходимо определить к какой же фазе жизненного цикла относятся каждая из стратегических единиц бизнеса Компании N.
Таблица №26
Стратегическая единица бизнесаОтносительная доля рынкаТемп роста рынка,%(x)Фаза жизненного циклаА0,828,8спадБ0,0974,2ростВ117,7насыщениеГ122,3насыщениеД1-19,7спадЕ0,0857,3ростЖ0,3227насыщениеЗ0,3842,1ростИ0,8641,8ростК0,045,1спад
Получившиеся данные легли в основу построения Матрицы БКГ. Темпы роста рынка
74,2 Б Е З И
Кошки Звезды 27,7 Ж Г
Собаки Денежные мешки В К А 1
0 0,5 Д Относительная доля рынка
Проведенный анализ показал реальную ситуацию стратегических бизнес - единиц предприятия N. У компании есть генераторы прибыли "Звезды" - И. Также у компании есть генераторы прибыли "Денежные мешки" - А, В, Г, Д. Кроме того, есть три перспективные стратегические бизнес - единицы с высоким показателем темпов роста "Кошки" - Б, Е, З. Остальные бизнес - единицы относятся к сектору низкой доли рынка и низких показателей темпов роста, это: К, Ж.
Из этого можно сделать вывод, что мы имеем дело с несбалансированным портфелем прибыли.
Состояние портфеля бизнес единиц оценивается, как эффективное, так как в секторе роста "Звезда" одна бизнес - единица И, в секторе генерации прибыли "Денежные мешки" четыре бизнес - единицы А, В, Г, Д.
Рекомендации по улучшению бизнес портфеля:
Необходимо увеличивать затраты на НИОКР с целью разработки новых перспективных продуктов. Кроме того, необходимо принять меры для того, чтобы новые продукты оказались востребованными и эффективными, приносящие высокие доходы, в последующем перешли в сектор "Звезды" (применением этой стратегии справедливо для З), а затем в "Денежные мешки", а не "Собаки".
Необходимо либо реорганизовать, либо вовсе отказаться от бизнес - единиц, находящихся в секторе "Собаки" т.к. расти им некуда. Применением этой стратегии справедливо для К.
Необходимо поддержать бизнес - единицы с высокими показателями темпов роста и доли рынка "Звезды" - И, "Денежные мешки" - А, В, Г,Д
Список использованной литературы.
1 . Венделин А.Г. Процесс принятия решений. 2. Виханских О.С., Наумов А.И. Менеджмент: человек, стратегия, организация, процесс.
3. Гончаров В.В. В поисках совершенства управления: Руководство для высшего управленческого персонала. 2
Документ
Категория
Менеджмент (Теория управления и организации)
Просмотров
103
Размер файла
1 020 Кб
Теги
курсовая
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа