Курсовая

Курсовая Этапы формирования товарной политики как элемента стратегии предприятия на основании анализа

Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2015-10-25

Поможем написать учебную работу

Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.

Предоплата всего

от 25%

Подписываем

договор

Выберите тип работы:

Скидка 25% при заказе до 25.11.2024



Министерство науки и образования РФ

Федеральное агентство по образованию

ГОУ ВПО

Саратовский Государственный Технический Университет

Институт Бизнеса и Делового Администрирования


Кафедра ММЛ

Курсовая работа по дисциплине « Стратегический менеджмент»

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

Вариант №1


Выполнила: студентка

гр. МНЖ-42

Проверил: доц. каф. ММЛ

к. э. н. Фоменко А. В.

Саратов-2006

СОДЕРЖАНИЕ


Введение________________________________________________________ 3

Задание 1________________________________________________________ 4

Задание 2________________________________________________________11

Задание 3________________________________________________________18

Задание 4________________________________________________________27

Задание 5________________________________________________________37

Заключение______________________________________________________39

Список литературы________________________________________________40

ВВЕДЕНИЕ

В современных быстроизменяющихся социально-политических и экономических условиях перед организацией, действующей на рынке товаров и услуг, стоит задача обеспечения не только выживаемости, но и непрерывного развития, наращивания своего потенциала.

Наиболее эффективно решить данную задачу позволяет управление, сформированное на принципах концепции стратегического менеджмента, которая позволяет организации добиваться поставленных целей организации в условиях динамичной, изменчивой и неопределенной среды.

Исходя из данного подхода, стратегический менеджмент определяется как деятельность по обеспечению реализации целей организации в условиях динамичной, изменчивой и неопределенной среды, позволяющая оптимально использовать существующий потенциал и оставаться восприимчивой к внешним требованиям.

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 им грозит банкротство, почему происходит постоянное перераспределение ролей основных участников рынка.

Данная работа строится на рассмотрении некоторого предприятия N, внешняя среда которого, так же как и большинство других российских предприятий, характеризуется существенным повышением степени динамики и неопределенности ее факторов. В условиях высокой степени неопределенности и динамичности изменения факторов окружающей среды, наиболее эффективной является система управления, базирующаяся на принципах стратегического менеджмента.

Целью данной работы является выполнение отдельных элементов комплексного анализа внешней и внутренней среды предприятия и определение стратегических направлений развития, определяющих комплексную стратегическую политику предприятия, главным образом, связанных с формированием товарной политики предприятия – одного из компонентов общей стратегической политики.

1.ИНДЕКСНЫЙ АНАЛИЗ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВА

Необходимо определить экономическую эффективность производства, поскольку она является основным условием устойчивого положения предприятия на рынке. Она измеряется отношением экономического результата (эффекта) к затратам факторов производства (ресурсов).

Специалистами предприятия были выделены основные показатели факторов и результатов деятельности. При этом ряд показателей результатов рассматривается в качестве показателей факторов, например, товарная продукция, оплата труда и т.д., которые, в свою очередь, определяли показатели результатов.

На основании сводной таблицы производственно-хозяйственных ситуаций была сформирована матрица желательных ситуаций для данного предприятия. На основании методики проведения индексного анализа проанализируем сложившуюся ситуацию и определим приоритеты повышения экономической эффективности производства.

Для проведения первичного анализа выбрана совокупность показателей результатов и показателей факторов, определяющих эти результаты. При этом, как было указано выше, ряд показателей результатов рассматривается также в качестве показателей факторов.

Оформим исходные данные по значениям показателей экономической эффективности производства, в форме следующих таблиц.

Таблица 1

Показатели результатов
прибыль
Выручка от продаж
Товарная продукция
Себестоимость продукции
Оплата труда

Базисный
16,4
432
432
430
5,18

Исследуемый
16,8
526
531
512
5,87



Таблица 2

Показатели факторов
Выручка от продаж
Товарная продукция
Себестоимость продукции
Стоимость сырья и материалов
Стоимость основных производственных фондов
Оборотные средства
Численность работников
Оплата труда

Базисный
432
432
430
407
138,8
34,0
2025
5,18

Исследуемый
526
531
515
471
179,3
59,1
1987
5,87

Сформируем матрицу исходных данных, содержащую значения показателей и факторов в базисном и исследуемом периодах, а также значения индексов объема фактора и результата.

Таблица 3


Показатели результатов и факторов в базисном и исследуемом периодах и индексы их объема

Показатели
Базисный период X0,Y0
Исследуемый период X1,Y1
Значение соответствующих индексов IX,IY,%

Результаты
Факторы

Прибыль



16,4
16,8
1,02

Выручка от продаж
Выручка от продаж
432
526
1,22

Товарная продукция
Товарная продукция
432
531
1,23

Себестоимость продукции
Себестоимость продукции
430
512
1,19

Оплата труда
Оплата труда
5,18
5,57
1,13




Стоимость сырья и материалов
407
471
1,16




Стоимость основных производственных фондов
138,8
179,3
1,29




Оборотные средства
34,0
59,1
1,74




Численность работников
2025
1987
0,98

Проведем предварительный анализ экономической эффективности предприятия на основе полученных значений индексов объема факторов и результатов.

  1. Объем получаемой прибыли увеличился в 1,02 раз или на 102%

  2. Данное увеличение объема получаемой прибыли могло произойти из-за увеличения выручки от продаж и объема товарной продукции или за счет снижения себестоимости.

  3. В исследуемом периоде наблюдается тенденция к образованию товарных запасов на складе, т.к. в базисном – объём выручки равен объёму товарной продукции.

  4. Себестоимость продукции увеличилась в 1,19 раза или на 119 %, что вероятнее всего произошло из-за подорожания в 1,16 раза стоимости сырья и материалов.

  5. Средняя зарплата персонала за рассматриваемый период времени увеличилась в 1,13 раза или на 130 % от зарплаты базисного периода.

  6. Объем производства (показатель товарной продукции) в исследуемом периоде увеличился в 1,22 раза.

Для проведения более глубокого анализа экономической эффективности компании сформируем матрицу, в которой отразим расчет коэффициентов отдачи факторов на результат в базисном периоде (Результат / Фактор)

Таблица 4

Коэффициенты отдачи факторов на результат в базисном периоде
Результаты

Факторы
Прибыль
Выручка от продаж
Товарная продукция
Себестоимость продукции
Оплата труда

Выручка от продаж
0,04









0,01

Товарная продукция
0,04
1









Себестоимость продукции
0,04









0,01

Стоимость сырья и материалов
0,04



1,06
1,06



Стоимость основных производственных фондов
0,12



3,11






Оборотные средства
0,48
12,71









Численность работников
0,008



0,21



0,0026

Оплата труда
3,17



83,4
83,01




Поясним экономический смысл всех полученных коэффициентов, исходя из того, что каждый коэффициент показывает значение результата, полученного на единицу фактора.
Отношение прибыли к выручке от продаж (коэффициент валовой прибыли) равно 0,04, а отношение оплаты труда к выручке от продаж (коэффициент отдачи от продаж на оплату труда) равно 0,01. Это показывает, что каждые 100 у. д. е. продаж дали 4 у. д. е. прибыли и 1 у. д. е. оплаты труда.

Отношение прибыли к товарной продукции (коэффициент отдачи товарной продукции на прибыль) равно 0,04, а отношение выручки от продаж к товарной продукции (коэффициент реализации продукции) равно 1. Это показывает, что каждые 100 у. д. е. товарной продукции дали 4 у. д. е. прибыли и 100 у. д. е. выручки от продаж.

Отношение прибыли к себестоимости продукции (рентабельность продукции) равно 0,04, а отношение оплаты труда к себестоимости продукции (удельный вес оплаты труда в себестоимости) равно 0,01. Это показывает, что каждые 100 у. д. е. себестоимости дали 4 у. д. е. прибыли и 1 у. д. е. оплаты труда.

Отношение прибыли к стоимости сырья и материалов (коэффициент отдачи сырья и материалов на прибыль) равно 0,04, отношение товарной продукции к стоимости сырья и материалов (коэффициент материалоотдачи) равно 1,06, а отношение себестоимости продукции к стоимости сырья и материалов (коэффициент отдачи сырья и материалов на себестоимость) равно 1,06. Это показывает, что каждые 100 у. д. е. стоимости сырья и материалов дали 4 у. д. е. прибыли, 106 у. д. е. товарной продукции и 106 у. д. е. себестоимости продукции.

Отношение прибыли к стоимости основных производственных фондов (рентабельность основных производственных фондов) равно 0,12, а отношение товарной продукции к стоимости основных производственных фондов (коэффициент фондоотдачи) равно 3,11. Это показывает, что каждые 100 у. д. е. стоимости основных производственных фондов дали 12 у. д. е. прибыли и 311 у. д. е. товарной продукции.

Отношение прибыли к оборотным средствам (рентабельность оборотных средств) равно 0,48, а отношение выручки от продаж к оборотным средствам (коэффициент оборачиваемости оборотных средств) равно 12,71. Это показывает, что каждые 100 у. д. е. оборотных средств дали 48 у. д. е. прибыли и 1271 у. д. е. выручки от продаж.

Отношение прибыли к численности работников (прибыль на одного работника) равно 0,008, отношение товарной продукции к численности работников (производительность труда) равно 0,21, а отношение оплаты труда к численности работников (уровень оплаты труда) равно 0,026. Это показывает, что каждый работник дает 8000 у. д. е. прибыли, 210000 у. д. е. товарной продукции, а средняя зарплата по предприятию составила 2600 у. д. е.

Отношение прибыли к оплате труда (прибыль на рубль оплаты труда) равно 3,17, отношение товарной продукции к оплате труда (коэффициент зарплатоотдачи) равно 83,4, а отношение себестоимости продукции к оплате труда (коэффициент отдачи оплаты труда на себестоимость) равно 83,01. Это показывает, что каждые 100 у. д. е. оплаты труда дали 317 у. д. е. прибыли, 8340 у. д. е. товарной продукции и 8301 у. д. е. себестоимости продукции.

Сформируем матрицу, в которой отразим расчет коэффициентов отдачи фактора на результат в исследуемом периоде.

Таблица 5




Коэффициенты отдачи факторов на результат в исследуемом периоде
Результаты

Факторы
Прибыль
Выручка от продаж
Товарная продукция
Себестоимость продукции
Оплата труда

Выручка от продаж
0,03









0,01

Товарная продукция
0,03
0,99









Себестоимость продукции
0,03









0,01

Стоимость сырья и материалов
0,04



1,13
1,09



Стоимость основных производственных фондов
0,09



2,96






Оборотные средства
0,28
8,9









Численность работников
0,0085



0,27



0,003

Оплата труда
2,86



90,46
87,22



Поясним экономический смысл всех полученных коэффициентов.
Отношение прибыли к выручке от продаж (коэффициент валовой прибыли) равно 0,03, а отношение оплаты труда к выручке от продаж (коэффициент отдачи от продаж на оплату труда) равно 0,01. Это показывает, что каждые 100 у. д. е. продаж дали 3 у. д. е. прибыли и 1 у. д. е. оплаты труда.

Отношение прибыли к товарной продукции (коэффициент отдачи товарной продукции на прибыль) равно 0,03, а отношение выручки от продаж к товарной продукции (коэффициент реализации продукции) равно 0,99. Это показывает, что каждые 100 у. д. е. товарной продукции дали 3 у. д. е. прибыли и 99 у. д. е. выручки от продаж.

Отношение прибыли к себестоимости продукции (рентабельность продукции) равно 0,03, а отношение оплаты труда к себестоимости продукции (удельный вес оплаты труда в себестоимости) равно 0,01. Это показывает, что каждые 100 у. д. е. себестоимости дали 3 у. д. е. прибыли и 1 у. д. е. оплаты труда.

Отношение прибыли к стоимости сырья и материалов (коэффициент отдачи сырья и материалов на прибыль) равно 0,04, отношение товарной продукции к стоимости сырья и материалов (коэффициент материалоотдачи) равно 1,13, а отношение себестоимости продукции к стоимости сырья и материалов (коэффициент отдачи сырья и материалов на себестоимость) равно 1,09. Это показывает, что каждые 100 у. д. е. стоимости сырья и материалов дали 4 у. д. е. прибыли, 113 у. д. е. товарной продукции и 109 у. д. е. себестоимости продукции.

Отношение прибыли к стоимости основных производственных фондов (рентабельность основных производственных фондов) равно 0,09, а отношение товарной продукции к стоимости основных производственных фондов (коэффициент фондоотдачи) равно 2,96. Это показывает, что каждые 100 у. д. е. стоимости основных производственных фондов дали 9 у. д. е. прибыли и 296 у. д. е. товарной продукции.

Отношение прибыли к оборотным средствам (рентабельность оборотных средств) равно 0,28, а отношение выручки от продаж к оборотным средствам (коэффициент оборачиваемости оборотных средств) равно 8,9. Это показывает, что каждые 100 у. д. е. оборотных средств дали 28 у. д. е. прибыли и 890 у. д. е. выручки от продаж.

Отношение прибыли к численности работников (прибыль на одного работника) равно 0,0085, отношение товарной продукции к численности работников (производительность труда) равно 0,27, а отношение оплаты труда к численности работников (уровень оплаты труда) равно 0,003. Это показывает, что каждый работник дает 4500 у. д. е. прибыли, 270000 у. д. е. товарной продукции, а средняя зарплата по предприятию в исследуемом периоде составила 3000 у. д. е.

Отношение прибыли к оплате труда (прибыль на рубль оплаты труда) равно 2,86, отношение товарной продукции к оплате труда (коэффициент зарплатоотдачи) равно 90,46, а отношение себестоимости продукции к оплате труда (коэффициент отдачи оплаты труда на себестоимость) равно 87,22. Это показывает, что каждые 100 у. д. е. оплаты труда дали 286 у. д. е. прибыли, 9046 у. д. е. товарной продукции и 8722 у. д. е. себестоимости продукции.

Сформируем матрицу индексов отдачи факторов.

Таблица 6

Индексы отдачи факторов на результат





Результаты

Факторы
Прибыль
Выручка от продаж
Товарная продукция
Себестоимость продукции
Оплата труда

Выручка от продаж
0,75









1

Товарная продукция
0,75
0,99









Себестоимость продукции
0,75









1

Стоимость сырья и материалов
1



1,07
1,03



Стоимость основных производственных фондов
0,75



0,95






Оборотные средства
0,58
0,7









Численность работников
1,06



1,29



1,15

Оплата труда
0,9



1,08
1,05



Сформируем матрицу фактических и желательных ситуаций.

Таблица 7

Матрица фактических и желательных ситуаций
Результаты

Факторы
Прибыль
Выручка от продаж
Товарная продукция
Себестоимость продукции
Оплата труда

Выручка от продаж
9/1









6/1

Товарная продукция
9/1
9/6









Себестоимость продукции
9/2









6/1

Стоимость сырья и материалов
6/2



1/2
1/4



Стоимость основных производственных фондов
9/2



9/2






Оборотные средства
9/2
9/2









Численность работников
3/3



3/3



3/3

Оплата труда
9/1



1/1
1/10




Сформируем матрицу приоритетов в улучшении ситуации. Приоритет определяется по разности номеров желательной и фактической ситуации. Чем больше эта разность, тем выше приоритет улучшения данной ситуации.

Таблица 8


Разница между фактической и желательной ситуацией
Результаты

Факторы
Прибыль
Выручка от продаж
Товарная продукция
Себестоимость продукции
Оплата труда

Выручка от продаж
8









5

Товарная продукция
8
3









Себестоимость продукции
7









5

Стоимость сырья и материалов
4



1
3



Стоимость основных производственных фондов
7



7






Оборотные средства
7
7









Численность работников















Оплата труда
8






9





Таблица 9

Приоритетность задач улучшения ситуаций
Результаты

Факторы
Прибыль
Выручка от продаж
Товарная продукция
Себестоимость продукции
Оплата труда

Выручка от продаж
2









4

Товарная продукция
2
6









Себестоимость продукции
3









4

Стоимость сырья и материалов
5



7
6



Стоимость основных производственных фондов
3



3






Оборотные средства
3
3









Численность работников















Оплата труда
2






1




2.ФОРМИРОВАНИЕ АССОРТИМЕНТНОЙ ПЛИТИКИ ПРЕДПРИЯТИЯ

По результатам анализа, проведенного в предыдущей части работы, были определены направления повышения экономической эффективности деятельности предприятия. Одно из направлений было определено как формирование новой ассортиментной политики предприятия, поскольку экономически рациональная структура ассортимента выпускаемой продукции является одним из важнейших условий повышения прибыльности. При этом структура ассортимента определяется удельным весом каждого вида изделий в общем объёме продаж и его рентабельностью.

По имеющимся данным рентабельности и объёма продаж выпускаемой продукции предложим мероприятия по рационализации ассортиментной политики.

Формирование ассортиментной политики предприятия осуществляется по схеме: ранговый анализ фактической структуры ассортимента – анализ факторов ассортиментной политики – принятие решения о мерах по улучшению структуры ассортимента (построение матрицы «объем выпуска (продаж), рентабельность продукции») – ранговый анализ желательной структуры ассортимента.

В процессе рангового анализа для каждого изделия выявим удельный вес выпуска в общем объеме, рентабельность, ранг выпуска по удельному весу (наибольшему значению удельного веса присваивается ранг 1), ранг по рентабельности, разницу рангов по удельному весу выпуска и рентабельности.

Небольшая разница рангов свидетельствует об экономической рациональной структуре ассортимента.

Оформим исходные данные по ассортиментной политике предприятия.

Таблица 10

Исходные данные для оценки рациональности ассортиментной политики предприятия

Наименование изделия
Себестоимость, тыс. у. д. е.
Доход, тыс. у. д. е.
Возможность повышения цены
Возможность снижения себестоимости
Увеличение затрат от снижения себестоимости, %
Возможность увеличения объема выпуска, %
Возможность расширения объема рынка, %
Объем выпуска, тыс. шт.
Прибыль, тыс. у. д. е.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

А
9514
9535
0
1
12,2
156,2
74,5
974,1
21

Б
5018
5287
2
1
1,1
67,8
162,5
530,3
269

В
3893
5769
1
2
36,2
102,1
74,5
565,8
1876

Г
7506
8851
0
2
18,4
108,3
75,7
941,0
1345

Д
5288
5315
1
0
28,5
122,7
120,2
540,4
27

Е
1607
2068
1
1
19,1
138,6
199,1
178,1
451

Ж
281,7
680,8
0
2
8,8
70,2
155,5
144,7
399,1

З
4865
6830
0
1
48,3
86,7
113,4
683,3
1965

И
6420
7859
1
1
14,0
134,5
106,5
883,3
1439

К
6340
6524
1
1
36,9
96,7
133,7
592,2
184

На основании данных таблицы 10 проведем ранговый анализ ассортимента по уровню рентабельности и объемам реализации каждой ассортиментной позиции. Результаты анализа оформим в следующую таблицу.


Таблица 11

Ранговый анализ ассортимента

Условное наименование изделия
Объем выпуска, тыс. шт.
Удельный вес выпуска, % общего объема выпуска
Рентабельность, %
Ранг объема выпуска
Ранг рентабельности
Разница рангов

1
2
3
4
5
6
7

А
974,1
16,14
0,22
10
1
9

Б
530,3
8,78
5,36
3
4
1

В
565,8
9,38
48,19
5
9
4

Г
941,0
15,6
17,92
9
5
4

Д
540,4
8,96
0,51
4
2
2

Е
178,1
2,95
27,89
2
7
5

Ж
144,7
2,4
141,68
1
10
9

З
683,3
11,33
40,39
7
8
1

И
883,5
14,64
22,41
8
6
2

К
592,2
9,82
2,9
6
3
3

Рассчитаем коэффициент корреляции ранга выпуска и ранга рентабельности. Процесс и результаты расчетов отразим в следующей таблице:

Таблица 12

Данные для расчета коэффициента корреляции

X (ранг выпуска)
Y (ранг рентабельности)
XY
X2
Y2

10
1
10
100
1

3
4
12
9
16

5
9
45
25
81

9
5
45
81
25

4
2
8
16
4

2
7
14
4
49

1
10
10
1
100

7
8
56
49
64

8
6
48
64
36

6
3
18
36
9

55
55
266
385
385

Коэффициент корреляции рассчитывается по следующей формуле:

n xy- x*y

r = , где n – количество переменных.

(nx2 – (x)2)*(ny2 –(y)2)
10*266 – 55*55

r = = -0,44.

(10*385 – 552)*(10*385 -552)

При рациональной структуре ассортимента имеет место сильная положительная связь между объемом выпуска изделий ассортимента и рентабельностью, то есть r  0,60,7. Из приведенных данных ясно, что в данном случае можно говорить об обратной зависимости между объемом выпуска и уровнем рентабельности, поэтому необходимо изменить сложившуюся ситуацию.

Построим график рангов выпуска и рентабельности продукции (рис.1)

На основе величин рангов выпуска и рентабельности продукции сформируем матрицу (рис. 2), 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, среднерентабельные и низкорентабельные изделия, на оси «выпуск» - изделия, выпускаемые большом, среднем и малом объемах. Построим матрицу 3 х 3.

Отметим, согласно рис. 2 , на данной матрице все желательные и нежелательные направления изменения параметров изделий.

На основе проведения анализа по выявлению возможности совершенствования ассортиментной политики компании по данной ассортиментной группе, разработаны направления повышения рациональности ассортиментной политики компании и сформирована матрица (рис. 3) на которой для каждой ассортиментной позиции показано стрелкой направление ее перемещения по матрице, с целью повышения общей эффективности ассортимента.

Отразим новые, предложенные значения параметров в следующей таблице.

Таблица 13

Параметры предлагаемой ассортиментной политики по выбранной ассортиментной группе

Условное наименование изделия
Ранг объема выпуска
Ранг рентабельности
Разница рангов

1
2
3
4

А
1
1
0

Б
4
4
0

В
9
9
0

Г
5
5
0

Д
2
2
0

Е
3
7
3

Ж
3
10
7

З
8
8
0

И
6
6
0

К
3
3
0

Рассчитаем коэффициент корреляции ранга выпуска и ранга рентабельности. Процесс и результаты расчетов отразим в следующей таблице.

Таблица 14

Данные для расчета коэффициента корреляции

X (ранг выпуска)
Y (ранг рентабельности)
XY
X2
Y2

1
1
1
1
1

4
4
16
16
16

9
9
81
81
81

5
5
25
25
25

2
2
4
4
4

3
7
21
9
49

3
10
30
9
100

8
8
64
64
64

6
6
36
36
36

3
3
9
9
9

X=44
Y=55
XY=
X2=254
Y2=385



10*287– 44*55

r = = 0,63.

(10*254 – 442)*(10*385 -552)


Построим график рангов выпуска и рентабельности продукции (рис. 4).

Сделаем выводы по второму этапу принятия решения:

Изделие А характеризовалось рангом рентабельности – 1, рангом объема выпуска – 10. Слабая возможность повышения цены и невозможность снижения себестоимости не позволяют повысить рентабельность. В данном случае целесообразнее сократить производство данного изделия и передать имеющиеся мощности под производство другого изделия. Таким образом, рекомендуется соотношение параметров: рентабельность – 1, объем выпуска – 1.

Изделие Б характеризовалось рангом рентабельности – 4, рангом объема выпуска – 3. Рекомендуется соотношение параметров: рентабельность – 4, объем выпуска – 4.

Изделие В характеризовалось рангом рентабельности – 9, рангом объема выпуска – 5. Рекомендуется соотношение параметров: рентабельность – 9, объем выпуска – 9.

Изделие Г характеризовалось рангом рентабельности – 5, рангом объема выпуска – 9. Рекомендуется соотношение параметров: рентабельность – 5, объем выпуска – 5.

Изделие Д характеризовалось рангом рентабельности – 2, рангом объема выпуска – 4. Необходимо понизить ранг объема выпуска. Рекомендуется соотношение параметров: рентабельность – 2, объем выпуска – 2.

Изделие Е характеризовалось рангом рентабельности – 7, рангом объема выпуска – 2. Рекомендуется соотношение параметров: рентабельность –7, объем выпуска – 3.

Изделие Ж характеризовалось рангом рентабельности – 10, рангом объема выпуска – 1. При условии, что у данного изделия рентабельность имеет максимальный ранг, необходимо использовать все возможности для увеличения объема выпуска. Возможности производственных мощностей не покрывают возможностей расширения рынка сбыта. Таким образом, рекомендуется соотношение параметров: рентабельность – 10, объем выпуска – 3.

Изделие З характеризовалось рангом рентабельности – 8, рангом объема выпуска – 7. Целесообразнее всего в данном случае увеличить объем выпуска, приведя его ранг в соответствие с рангом рентабельности. Таким образом, рекомендуется соотношение параметров: рентабельность – 8, объем выпуска – 8.

Изделие И характеризовалось рангом рентабельности – 6, рангов объема выпуска – 8. В данном случае необходимо увеличить рентабельность. Рекомендуется соотношение параметров: рентабельность – 6, объем выпуска – 6.

Изделие К характеризовалось рангом рентабельности – 3, рангом объема выпуска – 6. Необходимо сократить объемы выпуска данного изделия и передать имеющиеся мощности под производство другого изделия. Таким образом, рекомендуется соотношение параметров: рентабельность –3, объем выпуска – 3.

Сравнив коэффициенты корреляции исходной и предлагаемой структуры ассортимента, приходим к выводу, что приведение к соответствию рангов рентабельности и объема выпуска позволило установить положительную зависимость между этими показателями.


3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОБЪЕМОВ ПРОДАЖ ИЗДЕЛИЯ ВЫБРАННОЙ АССОРТИМЕНТНОЙ ПОЗИЦИИ

На основании анализа, описанного выше, были выбраны несколько перспективных ассортиментных позиций, для каждого из которых необходимо построить прогностическую модель объёма реализации.

Построение и проверка модели осуществляется на основании имеющихся данных по реализации данного изделия за последние 13 кварталов. При этом неизвестно, какая из базисных моделей – адаптивная или мультипликативная, более точно отражает реальное развитие системы. Поэтому аналитикам необходимо проверить корректность прогнозов, построенных как на основании адаптивной, так и мультипликативной моделей.

Оформим имеющиеся данные в виде следующей таблицы:

Таблица 12

Количество продукции, реализованной в течение последних 13 кварталов

Год
Квартал
Количество проданной продукции, тыс. шт.

1
2
3

1
Январь - Март
580

1
Апрель - Июнь
571

1
Июль - Сентябрь
390

1
Октябрь - Декабрь
618

2
Январь - Март
648

2
Апрель - Июнь
571

2
Июль - Сентябрь
645

2
Октябрь - Декабрь
745

3
Январь - Март
780

3
Апрель - Июнь
778

3
Июль - Сентябрь
633

3
Октябрь - Декабрь
788

4
Январь - Март
828


Как было указано выше, 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. Определим скользящую среднюю для каждых четырех кварталов.

  2. Для соотнесения временного промежутка полученной скользящей средней и фактических значений рассчитаем центрированную скользящую среднюю.

  3. Поскольку скользящая средняя за 4 квартала не содержит 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 следующей таблице.


Таблица 15

Оценка сезонной компоненты

№ квартала
Объем продаж, тыс. шт.
Итого за 4 квартала
Скользящая средняя за 4 квартала
Центрированная скользящая средняя
Оценка сезонной компоненты

1
2
3
4
5
6

1
580






























2
571


















2159
539,75






3
390






548,25
-158,25







2227
556,75






4
618






556,75
61,25







2227
556,75






5
648






588,62
59,38







2482
620,5






6
571






707,75
-136,75







3180
795






7
645






740,125
-95,125







2741
685,25






8
745






711,125
33,88







2948
737






9
780






735,5
44,5







2936
734






10
778






739,38
38,62







2979
744,75






11
633






750,75
-117,75







3027
756,75






12
788






























13
828












Рассчитаем средние значения сезонной компоненты. Для этого необходимо найти значения среднее значение сезонных оценок для каждого сезона года и скорректировать их, увеличивая или уменьшая их на одно и тоже число таким образом, чтобы их сумма была равна нулю. Результаты расчетов занесем в следующую таблицу.

Таблица 16

Расчет средних значений сезонной компоненты
Год

Номер квартала

I
II
III
IV




1






-158,25
61,25

2
59,38
-136,75
-95,125
33,88

3
44,5
38,62
-117,75



Итого
103,88
-98,13
-371,125
95,13

Среднее значение

51,94
-49,07
-123,7
47,6

Оценка сезонной компоненты
51,94
-49,07
-123,7
47,6
-73,23

Скорректированная сезонная компонента
70,24
-30,77
-105,4
65,9
Сумма=0


Десезонализируем данные при расчете тренда. На этом этапе происходит вычитание соответствующих значений сезонной компоненты из фактических значений объема реализации за каждый квартал, что позволяет убрать из фактических значений сезонную компоненту. Результаты расчетов оформим в следующую таблицу.

Таблица 17

Расчет десезонализированности данных

№ квартала
Объем продаж, тыс. шт.
Сезонная компонента
Десезонализированный объем продаж, тыс. шт. (2)-(3)

1
2
3
4

1
580
70,24
509,76

2
571
-30,77
601,77

3
390
-105,4
495,4

4
618
65,9
552,1

5
648
70,24
577,76

6
571
-30,77
601,77

7
645
-105,4
750,4

8
745
65,9
679,1

9
780
70,24
709,76

10
778
-30,77
808,77

11
633
-105,4
738,4

12
788
65,9
722,1

13
828
70,24
757,76



На основании десезонализированный данных можно построить модель основного тренда. Для упрощения задачи будем рассматривать только линейную модель тренда.

Уравнение линейной модели тренда имеет вид:

Т= а + bх ,

где а – параметр, характеризующий точку пересечения с осью ординат;

b – наклон линии тренда.

Для определения параметров прямой, наилучшим образом аппроксимирующий тренд, можно использовать метод наименьших квадратов. Уравнения для расчета параметров а и в будут иметь вид:
nху -х*у

в = ,

nх2 – (х)2

где n – количество переменных;

х – порядковый номер квартала;

у – значение десезонализированного объема продаж по кварталам, тыс. шт.

у - b*х

а = n n

На основании рассчитанных параметров а и b, определим вид уравнения тренда.


Таблица 18

Данные для расчета тренда

Х
У
ХУ
Х2

1
509,76
509,76
1

2
601,77
1203,54
4

3
495,4
1486,2
9

4
552,1
2208,4
16

5
577,76
2888,8
25

6
601,77
3610,62
36

7
750,4
5252,8
49

8
679,1
5432,8
64

9
709,76
6387,84
81

10
808,77
8087,7
100

11
738,4
8122,4
121

12
722,1
8665,2
144

13
757,76
9850,88
169

91
8504,85
63706,94
819

13*63706,94 – 91*8504,85

b = = 22,93.

13*819 - 912

8504,85 22,93*91

a = - = 493,69.

13 13


Уравнение модели тренда имеет вид: Т = 493,69 + 22,93*х

Рассчитаем ошибки или остатки модели. Ошибка или остаток определяется как разница между фактическим значением объема реализации и суммой трендового значения и сезонной компоненты за тот же период. Отразим значения, полученные в процессе расчета, в следующей таблице.

Таблица 19

Расчет ошибок для построения адаптивной модели

№ квартала
Объем продаж, тыс. шт.
Сезонная компонента
Трендовое значение, тыс. шт.
Ошибка, тыс. шт. (2)-((3)+(4))

1
2
3
4
5

1
580
70,24
516,62
-6,86

2
571
-30,77
539,55
62,22

3
390
-105,4
562,48
-67,08

4
618
65,9
585,41
-33,31

5
648
70,24
608,34
-30,58

6
571
-30,77
631,27
-29,5

7
645
-105,4
654,2
96,2

8
745
65,9
677,13
1,97

9
780
70,24
700,06
9,7

10
778
-30,77
722,99
85,78

11
633
-105,4
745,92
-7,52

12
788
65,9
768,85
-46,75

13
828
70,24
791,78
-34,02

 Ошибка 
0,25

Рассчитаем среднее абсолютное отклонение (MAD)
 Ошибка  0,25

MAD = = = 39,3.

n 13

Осуществим прогнозирование объема реализации в 14-м квартале с использованием полученной аддитивной модели.

Таблица 20

Прогнозирование объема реализации в 14-м квартале

№ квартала
Сезонная компонента
Трендовое значение
Ошибка
Фактическое значение

14
-30,77
814,71
39,3
783,9439,3

Второй, как было указано выше, формируется прогностическая модель с мультипликативной компонентой, то есть модель, в которой вариация значений переменной во времени наилучшим образом описывается через умножение 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 компонента * Ошибка.

Рассчитаем сезонную компоненту. Для этого необходимо выполнить несколько этапов расчетов.

  1. Определим скользящую среднюю для каждого из четырех кварталов.

  2. Для соотнесения временного промежутка полученной скользящей средней и фактических значений рассчитаем центрированную скользящую среднюю.

  3. Поскольку скользящая за 4 квартала не содержит сезонной компоненты, то центрированная скользящая средняя также ее не содержит. Делением значения фактического объема реализации на значение центрированной скользящей средней получаем коэффициент сезонности. Результаты проводимых расчетов отразим в следующей таблице.


Таблица 21

Расчет значений коэффициента сезонности

№ квартала
Объем продаж, тыс. шт.
Скользящая средняя за 4 квартала
Центрированная скользящая средняя
Коэффициент сезонности (2)/(4)

1
2
3
4
5

1
580
























2
571















539,75






3
390



548,25
0,71







556,75






4
618



556,75
1,11







556,75






5
648



588,62
1,1







620,5






6
571



707,75
0,8







795






7
645



740,125
0,87







685,25






8
745



711,125
1,04







737






9
780



735,5
1,06







734






10
778



739,38
1,05







744,75






11
633



750,75
0,84







756,75






12
788
























13
828










Рассчитаем среднее значение сезонной компоненты. Для этого необходимо найти средние значения сезонных оценок для каждого сезона года и скорректировать их, умножив полученные средние сезонные оценки на следующее значение: 4/(не скорректированная сумма средних сезонных оценок), таким образом, чтобы их сумма, в данном случае, была равна четырем. Результаты расчетов занесем в следующую таблицу.

Таблица 22

Расчет средних значений сезонной компоненты
Год

Номер квартала

I
II
III
IV




1






071
1,11

2
1,1
0,8
0,87
1,04

3
1,06
1,05
0,84



Итого
2,16
1,85
2,42
2,15

Среднее значение

1,08
0,925
0,806
1,075

Оценка сезонной компоненты
1,08
0,925
0,806
1,075
3,886

Скорректированная сезонная компонента
1,111
0,951
0,829
1,106
Сумма=4

Десезонализируем данные при расчете тренда. На этом этапе происходит деление фактических объемов реализации за каждый квартал на соответствующие значение сезонной компоненты, что позволяет убрать из фактических значений сезонную компоненту. Результаты расчетов оформим в следующую таблицу.

Таблица 23

Расчет десезонализированности данных

№ квартала
Объем продаж, тыс. шт.
Сезонная компонента
Десезонализированный объем продаж, тыс. шт. (2)/(3)

1
2
3
4

1
580
1,111
522,05

2
571
0,951
600,42

3
390
0,829
470,45

4
618
1,106
558,77

5
648
1,111
583,26

6
571
0,951
600,42

7
645
0,829
778,05

8
745
1,106
673,6

9
780
1,111
702,07

10
778
0,951
818,07

11
633
0,829
76357

12
788
1,106
712,48

13
828
1,111
745,27


На основании десезонализированных данных можно построить модель основного тренда. Модель тренда строится аналогично, описанной при рассмотрении аддитивной модели.
Таблица 24

Данные для расчета тренда

Х
У
ХУ
Х2

1
522,05
522,05
1

2
600,42
1200,84
4

3
470,45
1411,35
9

4
558,77
2235,08
16

5
583,26
2916,3
25

6
600,42
3602,52
36

7
778,05
5446,35
49

8
673,6
5388,8
64

9
702,07
6318,63
81

10
818,07
8180,7
100

11
76357
8399,27
121

12
712,48
8549,76
144

13
745,27
9688,51
169

91
8528,48
63860,16
819


13*63860,16 – 91*8528,48

b = = 22,86.

13*819 - 912

8528,48 22,86*91

a = - = 496,02.

13 13


Уравнение модели тренда имеет вид: Т = 496,02 +22,86*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.

Отразим значения, полученные в процессе расчета в следующей таблице.


Таблица 25

Расчет ошибок для построенной мультипликативной модели

№ квартала
Объем продаж, тыс. шт.
Сезонная компонента
Трендовое значение, тыс. шт.
Ошибка, тыс. шт. (2)-((3)х(4))
Ошибка

(2)/((3)х(4))

1
2
3
4
5
6

1
580
1,111
518,88
3,22
1,006

2
571
0,951
541,74
55,81
1,108

3
390
0,829
564,6
-78,05
0,833

4
618
1,106
587,46
-31,73
0,951

5
648
1,111
610,32
-30,07
0,955

6
571
0,951
633,18
-31,15
0,948

7
645
0,829
656,04
101,14
1,186

8
745
1,106
678,9
-5,86
0,992

9
780
1,111
701,76
0,34
1,0004

10
778
0,951
724,62
88,89
1,129

11
633
0,829
747,48
13,34
1,022

12
788
1,106
770,34
-64
0,925

13
828
1,111
793,2
-53,25
0,939


Рассчитаем среднее абсолютное отклонение (MAD) для 5-го и 6-го столбцов.
 Ошибка  556,85

MAD (5) = = = 42,83.

n 13
 Ошибка  12,9944

MAD (6) = = = 1.

n 13


Осуществим прогнозирование объема реализации в 14-м квартале с использованием полученной мультипликативной моделью. Среднее абсолютное отклонение для 6-го столбца будем считать не значительным.

Таблица 26

Прогнозирование объема реализации в 14-м квартале

№ квартала
Сезонная компонента
Трендовое значение
Ошибка
Фактическое значение

14
0,951
816,06
42,83
776,0742,83

Исходя из анализа моделей прогнозирования, наиболее адекватно отражает реальную рыночную ситуацию аддитивная модель, так как среднее абсолютное отклонение здесь меньше чем в мультипликативной.

Используя выбранную модель, осуществим прогнозирование объема реализации в 15-м и 16-м кварталах.

Таблица 27

Прогнозирование объема реализации в 15-м и 16-м кварталах

№ квартала
Сезонная компонента
Трендовое значение
Ошибка
Фактическое значение

15
-105,4
814,71
39,3
709,3139,3

16
65,9
837,64
39,3
903,5439,3


4. ОПРЕДЕЛЕНИЕ СТЕПЕНИ ВЛИЯНИЯ СОВОКУПНОСТИ ФАКТОРОВ НО ОБЪЕМ ПРИБЫЛИ

В предыдущем задании была построена модель, позволяющая определить зависимость изменения объёмов реализации от временного интервала. Подобная модель необходима как ориентир при планировании объёмов выпуска продукции, и, соответственно, всей цепочки материальных потоков, начиная от поставщиков сырья и материалов и заканчивая конечным потребителем. Но в то же время данная модель имеет определенные ограничения. Одним из основных ограничений данной модели является комплексное рассмотрение внешней среды, в котором невозможно выделить и проанализировать отдельные факторы. Поэтому на следующем этапе формирования товарной политики предприятия возникает необходимость в модели, позволяющей выделить факторы внешней среды и анализировать их влияние на объём прибыли.

Наиболее распространенные модели такого типа строятся на основе методов линейной регрессии. Они позволяют определить наличие взаимной связи между факторами, силу данной связи и закономерность взаимного изменения факторов, в случае их зависимости.

Используя методику построения моделей с помощью линейной регрессии, на данном этапе необходимо определить связь объема прибыли с совокупностью факторов, от которых она может быть потенциально зависима. Определение наличия зависимости и установления закономерности позволит наиболее эффективно распределить ресурсы, выделенные на увеличение объема прибыли.

Проведение анализа на данном этапе иногда ограничивается последовательным сравнением двух факторов, например, объема реализации и цены на изделие, объема реализации и цены конкурента. Подобный подход, безусловно, упрощает задачу, но он зачастую может дать некорректные результаты, поскольку влияющие факторы могут быть взаимозависимыми. Например, данный анализ может показать, что объем реализации зависит как от цены на продукцию данного предприятия, так и от цены на аналогичную продукцию предприятия-конкурента. На самом деле данное предприятие является лидером на рынке, и конкуренты ориентируются на его цены при формировании собственной ценовой политики. Поэтому в данном случае существуют две объективно зависимые пары: объем реализации – цена рассматриваемого предприятия и цена рассматриваемого предприятия – цена конкурентов, а взаимосвязь объем реализации – цена конкурентов в данном случае является некорректной.

Поэтому было принято решение о проведении одновременного анализа по совокупности влияющих факторов.

Сформируем в виде таблицы имеющиеся данные по изменению величин анализируемых факторов и объема прибыли в течение выбранных временных интервалов.


Таблица 28

Изменение величин анализируемых факторов и объема прибыли в течение выбранных временных интервалов

Дата
Временной период
Прибыль по месяцам, у. д. е.
Инвестиции в развитие, у. д. е.
Маркетинговая политика, у. д. е.
Маркетинговая политика конкурентов, у. д. е.
Средний доход потребителей, у. д. е.

Январь
1
98833,0
27033
41
39
6073,5

Февраль
2
106651,8
38911
33
33
6176,5

Март
3
626465,3
203624
65
64
6484,0

Апрель
4
190260,7
87589
19
20
5186,1

Май
5
616064,4
173979
76
76
7133,6

Июнь
6
442654,4
205952
56
58
7373,4

Июль
7
32340,3
415
11
21
370,5

Август
8
259500,7
487
88
87
3094,5

Сентябрь
9
213809,1
3913
53
13
2771,2

Октябрь
10
65408,0
2930
20
12
2826,1

Ноябрь
11
158583,1
45640
62
62
7706,4

Декабрь
12
345276,5
10901
84
81
3969,0

Январь
13
575720,3
197712
65
66
751,0

Февраль
14
17585,0
8260
2
1
5897,9

Март
15
476018,0
195720
66
63
6502,0

Апрель
16
9820,5
2461
3
3
898,0

Основной целью анализа является определение связи и, при ее наличии, ее силы между объемом прибыли и другими факторами. Таким образом, объем прибыли в данном случае рассматривается как зависимая переменная. Остальные пять переменных, соответственно, являются независимыми.

Определим коэффициенты корреляции для всех шести переменных.


Таблица 29

Расчет коэффициента корреляции между временным периодом и прибылью по месяцам

х
у
ху
х^2
y^2

1
98833
98833,00
1,00
9767961889,00

2
106651,8
213303,60
4,00
11374606443,24

3
626465,3
1879395,90
9,00
392458772104,09

4
190260,7
761042,80
16,00
36199133964,49

5
616064,4
3080322,00
25,00
379535344947,36

6
442654,4
2655926,40
36,00
195942917839,36

7
32340,3
226382,10
49,00
1045895004,09

8
259500,7
2076005,60
64,00
67340613300,49

9
213809,1
1924281,90
81,00
45714331242,81

10
64508
645080,00
100,00
4161282064,00

11
158583,1
1744414,10
121,00
25148599605,61

12
345276,5
4143318,00
144,00
119215861452,25

13
575720,3
7484363,90
169,00
331453863832,09

14
17585
246190,00
196,00
309232225,00

15
476018
7140270,00
225,00
226593136324,00

16
9820,5
157128,00
256,00
96442220,25

136
4234091,1
34476257,30
1496,00
1846357994458,13

Коэффициент корреляции равен –0,096

Расчет коэффициента корреляции между инвестициями в развитие и прибылью по месяцам

х
у
ху
х^2
y^2

27033,00
98833
2671752489,00
730783089,00
9767961889,00

38911,00
106651,8
4149928189,80
1514065921,00
11374606443,24

203624,00
626465,3
127563370247,20
41462733376,00
392458772104,09

87589,00
190260,7
16664744452,30
7671832921,00
36199133964,49

173979,00
616064,4
107182268247,60
30268692441,00
379535344947,36

205952,00
442654,4
91165558988,80
42416226304,00
195942917839,36

415,00
32340,3
13421224,50
172225,00
1045895004,09

487,00
259500,7
126376840,90
237169,00
67340613300,49

3913,00
213809,1
836635008,30
15311569,00
45714331242,81

2930,00
64508
189008440,00
8584900,00
4161282064,00

45640,00
158583,1
7237732684,00
2083009600,00
25148599605,61

10901,00
345276,5
3763859126,50
118831801,00
119215861452,25

197712,00
575720,3
113826811953,60
39090034944,00
331453863832,09

8260,00
17585
145252100,00
68227600,00
309232225,00

195720,00
476018
93166242960,00
38306318400,00
226593136324,00

2461,00
9820,5
24168250,50
6056521,00
96442220,25

1205527
4234091,1
568727131203,00
203761118781,00
1846357994458,13



Коэффициент корреляции равен 0,87



Расчет коэффициента корреляции между инвестициями в развитие и временным периодом

х
у
ху
х^2
y^2

27033,00
1
27033,00
730783089,00
1,00

38911,00
2
77822,00
1514065921,00
4,00

203624,00
3
610872,00
41462733376,00
9,00

87589,00
4
350356,00
7671832921,00
16,00

173979,00
5
869895,00
30268692441,00
25,00

205952,00
6
1235712,00
42416226304,00
36,00

415,00
7
2905,00
172225,00
49,00

487,00
8
3896,00
237169,00
64,00

3913,00
9
35217,00
15311569,00
81,00

2930,00
10
29300,00
8584900,00
100,00

45640,00
11
502040,00
2083009600,00
121,00

10901,00
12
130812,00
118831801,00
144,00

197712,00
13
2570256,00
39090034944,00
169,00

8260,00
14
115640,00
68227600,00
196,00

195720,00
15
2935800,00
38306318400,00
225,00

2461,00
16
39376,00
6056521,00
256,00

1205527
136
9536932,00
203761118781,00
1496,00

Коэффициент корреляции равен –0,11

Расчет коэффициента корреляции между маркетинговой политикой и прибылью по месяцам

мар.свой
прибыль
ху
х^2
y^2

41,00
98833
4052153,00
1681,00
9767961889,00

33,00
106651,8
3519509,40
1089,00
11374606443,24

65,00
626465,3
40720244,50
4225,00
392458772104,09

19,00
190260,7
3614953,30
361,00
36199133964,49

76,00
616064,4
46820894,40
5776,00
379535344947,36

56,00
442654,4
24788646,40
3136,00
195942917839,36

11,00
32340,3
355743,30
121,00
1045895004,09

88,00
259500,7
22836061,60
7744,00
67340613300,49

53,00
213809,1
11331882,30
2809,00
45714331242,81

20,00
64508
1290160,00
400,00
4161282064,00

62,00
158583,1
9832152,20
3844,00
25148599605,61

84,00
345276,5
29003226,00
7056,00
119215861452,25

65,00
575720,3
37421819,50
4225,00
331453863832,09

2,00
17585
35170,00
4,00
309232225,00

66,00
476018
31417188,00
4356,00
226593136324,00

3,00
9820,5
29461,50
9,00
96442220,25

744
4234091,1
267069265,40
46836,00
1846357994458,13

Коэффициент корреляции равен 0,74

Расчет коэффициента корреляции между маркетинговой политикой и временным периодом

х
у
ху
х^2
y^2

41,00
1
41,00
1681,00
1,00

33,00
2
66,00
1089,00
4,00

65,00
3
195,00
4225,00
9,00

19,00
4
76,00
361,00
16,00

76,00
5
380,00
5776,00
25,00

56,00
6
336,00
3136,00
36,00

11,00
7
77,00
121,00
49,00

88,00
8
704,00
7744,00
64,00

53,00
9
477,00
2809,00
81,00

20,00
10
200,00
400,00
100,00

62,00
11
682,00
3844,00
121,00

84,00
12
1008,00
7056,00
144,00

65,00
13
845,00
4225,00
169,00

2,00
14
28,00
4,00
196,00

66,00
15
990,00
4356,00
225,00

3,00
16
48,00
9,00
256,00

744
136
6153,00
46836,00
1496,00

Коэффициент корреляции равен –0,08

Расчет коэффициента корреляции между маркетинговой политикой и инвестициями в развитие

х
у
ху
х^2
y^2

41,00
27033,00
1108353,00
1681,00
730783089,00

33,00
38911,00
1284063,00
1089,00
1514065921,00

65,00
203624,00
13235560,00
4225,00
41462733376,00

19,00
87589,00
1664191,00
361,00
7671832921,00

76,00
173979,00
13222404,00
5776,00
30268692441,00

56,00
205952,00
11533312,00
3136,00
42416226304,00

11,00
415,00
4565,00
121,00
172225,00

88,00
487,00
42856,00
7744,00
237169,00

53,00
3913,00
207389,00
2809,00
15311569,00

20,00
2930,00
58600,00
400,00
8584900,00

62,00
45640,00
2829680,00
3844,00
2083009600,00

84,00
10901,00
915684,00
7056,00
118831801,00

65,00
197712,00
12851280,00
4225,00
39090034944,00

2,00
8260,00
16520,00
4,00
68227600,00

66,00
195720,00
12917520,00
4356,00
38306318400,00

3,00
2461,00
7383,00
9,00
6056521,00

744
1205527
71899360,00
46836,00
203761118781,00

Коэффициент корреляции равен 0,43

Расчет коэффициента корреляции между маркетинговой политикой конкурентов и прибылью по месяцам

х
у
ху
х^2
y^2

39
98833
3854487,00
1521,00
9767961889,00

33
106651,8
3519509,40
1089,00
11374606443,24

64
626465,3
40093779,20
4096,00
392458772104,09

20
190260,7
3805214,00
400,00
36199133964,49

76
616064,4
46820894,40
5776,00
379535344947,36

58
442654,4
25673955,20
3364,00
195942917839,36

21
32340,3
679146,30
441,00
1045895004,09

87
259500,7
22576560,90
7569,00
67340613300,49

13
213809,1
2779518,30
169,00
45714331242,81

12
64508
774096,00
144,00
4161282064,00

62
158583,1
9832152,20
3844,00
25148599605,61

81
345276,5
27967396,50
6561,00
119215861452,25

66
575720,3
37997539,80
4356,00
331453863832,09

1
17585
17585,00
1,00
309232225,00

63
476018
29989134,00
3969,00
226593136324,00

3
9820,5
29461,50
9,00
96442220,25

699
4234091,1
256410429,70
43309,00
1846357994458,13

Коэффициент корреляции равен 0,74

Расчет коэффициента корреляции между маркетинговой политикой конкурентов и временным периодом

х
у
ху
х^2
y^2

39
1
39,00
1521,00
1,00

33
2
66,00
1089,00
4,00

64
3
192,00
4096,00
9,00

20
4
80,00
400,00
16,00

76
5
380,00
5776,00
25,00

58
6
348,00
3364,00
36,00

21
7
147,00
441,00
49,00

87
8
696,00
7569,00
64,00

13
9
117,00
169,00
81,00

12
10
120,00
144,00
100,00

62
11
682,00
3844,00
121,00

81
12
972,00
6561,00
144,00

66
13
858,00
4356,00
169,00

1
14
14,00
1,00
196,00

63
15
945,00
3969,00
225,00

3
16
48,00
9,00
256,00

699
136
5704,00
43309,00
1496,00

Коэффициент корреляции равен –0,11

Расчет коэффициента корреляции между маркетинговой политикой конкурентов и инвестициями в развитие

х
у
ху
х^2
y^2

39
27033,00
1054287,00
1521,00
730783089,00

33
38911,00
1284063,00
1089,00
1514065921,00

64
203624,00
13031936,00
4096,00
41462733376,00

20
87589,00
1751780,00
400,00
7671832921,00

76
173979,00
13222404,00
5776,00
30268692441,00

58
205952,00
11945216,00
3364,00
42416226304,00

21
415,00
8715,00
441,00
172225,00

87
487,00
42369,00
7569,00
237169,00

13
3913,00
50869,00
169,00
15311569,00

12
2930,00
35160,00
144,00
8584900,00

62
45640,00
2829680,00
3844,00
2083009600,00

81
10901,00
882981,00
6561,00
118831801,00

66
197712,00
13048992,00
4356,00
39090034944,00

1
8260,00
8260,00
1,00
68227600,00

63
195720,00
12330360,00
3969,00
38306318400,00

3
2461,00
7383,00
9,00
6056521,00

699
1205527
71534455,00
43309,00
203761118781,00

Коэффициент корреляции равен 0,5

Расчет коэффициента корреляции между маркетинговой политикой и маркетинговой политикой конкурентов

х
у
ху
х^2
y^2

39
41,00
1599,00
1521,00
1681,00

33
33,00
1089,00
1089,00
1089,00

64
65,00
4160,00
4096,00
4225,00

20
19,00
380,00
400,00
361,00

76
76,00
5776,00
5776,00
5776,00

58
56,00
3248,00
3364,00
3136,00

21
11,00
231,00
441,00
121,00

87
88,00
7656,00
7569,00
7744,00

13
53,00
689,00
169,00
2809,00

12
20,00
240,00
144,00
400,00

62
62,00
3844,00
3844,00
3844,00

81
84,00
6804,00
6561,00
7056,00

66
65,00
4290,00
4356,00
4225,00

1
2,00
2,00
1,00
4,00

63
66,00
4158,00
3969,00
4356,00

3
3,00
9,00
9,00
9,00

699
744
44175,00
43309,00
46836,00

Коэффициент корреляции равен 0,93

Расчет коэффициента корреляции между средним доходом потребителей и прибылью по месяцам

х
у
ху
х^2
y^2

6073,5
98833
600262225,50
36887402,25
9767961889,00

6176,5
106651,8
658734842,70
38149152,25
11374606443,24

6484
626465,3
4062001005,20
42042256,00
392458772104,09

5184,1
190260,7
986330494,87
26874892,81
36199133964,49

7133,6
616064,4
4394757003,84
50888248,96
379535344947,36

7373,4
442654,4
3263867952,96
54367027,56
195942917839,36

370,5
32340,3
11982081,15
137270,25
1045895004,09

3094,5
259500,7
803024916,15
9575930,25
67340613300,49

2771,2
213809,1
592507777,92
7679549,44
45714331242,81

2826,1
64508
182306058,80
7986841,21
4161282064,00

7706,4
158583,1
1222104801,84
59388600,96
25148599605,61

3969
345276,5
1370402428,50
15752961,00
119215861452,25

751
575720,3
432365945,30
564001,00
331453863832,09

5897,9
17585
103714571,50
34785224,41
309232225,00

6502
476018
3095069036,00
42276004,00
226593136324,00

898
9820,5
8818809,00
806404,00
96442220,25

73211,7
4234091,1
21788249951,23
428161766,35
1846357994458,13


Коэффициент корреляции равен 0,3

Расчет коэффициента корреляции между средним доходом потребителей и временным периодом

х
у
ху
х^2
y^2

6073,5
1
6073,50
36887402,25
1,00

6176,5
2
12353,00
38149152,25
4,00

6484
3
19452,00
42042256,00
9,00

5184,1
4
20736,40
26874892,81
16,00

7133,6
5
35668,00
50888248,96
25,00

7373,4
6
44240,40
54367027,56
36,00

370,5
7
2593,50
137270,25
49,00

3094,5
8
24756,00
9575930,25
64,00

2771,2
9
24940,80
7679549,44
81,00

2826,1
10
28261,00
7986841,21
100,00

7706,4
11
84770,40
59388600,96
121,00

3969
12
47628,00
15752961,00
144,00

751
13
9763,00
564001,00
169,00

5897,9
14
82570,60
34785224,41
196,00

6502
15
97530,00
42276004,00
225,00

898
16
14368,00
806404,00
256,00

73211,7
136
555704,60
428161766,35
1496,00


Коэффициент корреляции равен -0,37

Расчет коэффициента корреляции между средним доходом потребителей и инвестициями в развитие

х
у
ху
х^2
y^2

6073,5
27033,00
164184925,50
36887402,25
730783089,00

6176,5
38911,00
240333791,50
38149152,25
1514065921,00

6484
203624,00
1320298016,00
42042256,00
41462733376,00

5184,1
87589,00
454070134,90
26874892,81
7671832921,00

7133,6
173979,00
1241096594,40
50888248,96
30268692441,00

7373,4
205952,00
1518566476,80
54367027,56
42416226304,00

370,5
415,00
153757,50
137270,25
172225,00

3094,5
487,00
1507021,50
9575930,25
237169,00

2771,2
3913,00
10843705,60
7679549,44
15311569,00

2826,1
2930,00
8280473,00
7986841,21
8584900,00

7706,4
45640,00
351720096,00
59388600,96
2083009600,00

3969
10901,00
43266069,00
15752961,00
118831801,00

751
197712,00
148481712,00
564001,00
39090034944,00

5897,9
8260,00
48716654,00
34785224,41
68227600,00

6502
195720,00
1272571440,00
42276004,00
38306318400,00

898
2461,00
2209978,00
806404,00
6056521,00

73211,7
1205527
6826300845,70
428161766,35
203761118781,00



Коэффициент корреляции равен 0,4



Расчет коэффициента корреляции между средним доходом потребителей и маркетинговой политикой

х
у
ху
х^2
y^2

6073,5
41,00
249013,50
36887402,25
1681,00

6176,5
33,00
203824,50
38149152,25
1089,00

6484
65,00
421460,00
42042256,00
4225,00

5184,1
19,00
98497,90
26874892,81
361,00

7133,6
76,00
542153,60
50888248,96
5776,00

7373,4
56,00
412910,40
54367027,56
3136,00

370,5
11,00
4075,50
137270,25
121,00

3094,5
88,00
272316,00
9575930,25
7744,00

2771,2
53,00
146873,60
7679549,44
2809,00

2826,1
20,00
56522,00
7986841,21
400,00

7706,4
62,00
477796,80
59388600,96
3844,00

3969
84,00
333396,00
15752961,00
7056,00

751
65,00
48815,00
564001,00
4225,00

5897,9
2,00
11795,80
34785224,41
4,00

6502
66,00
429132,00
42276004,00
4356,00

898
3,00
2694,00
806404,00
9,00

73211,7
744
3711276,60
428161766,35
46836,00



Коэффициент корреляции равен 0,28



Расчет коэффициента корреляции между средним доходом потребителей и маркетинговой политикой конкурентов

х
у
ху
х^2
y^2

6073,5
39
236866,50
36887402,25
1521,00

6176,5
33
203824,50
38149152,25
1089,00

6484
64
414976,00
42042256,00
4096,00

5184,1
20
103682,00
26874892,81
400,00

7133,6
76
542153,60
50888248,96
5776,00

7373,4
58
427657,20
54367027,56
3364,00

370,5
21
7780,50
137270,25
441,00

3094,5
87
269221,50
9575930,25
7569,00

2771,2
13
36025,60
7679549,44
169,00

2826,1
12
33913,20
7986841,21
144,00

7706,4
62
477796,80
59388600,96
3844,00

3969
81
321489,00
15752961,00
6561,00

751
66
49566,00
564001,00
4356,00

5897,9
1
5897,90
34785224,41
1,00

6502
63
409626,00
42276004,00
3969,00

898
3
2694,00
806404,00
9,00

73211,7
699
3543170,30
428161766,35
43309,00



Коэффициент корреляции равен 0,31



Используя процедуру проверки гипотез, определим значимость полученных коэффициентов.

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%.

Результаты расчетов оформим в таблицу 44.

Таблица 44

Коэффициенты корреляции исследуемых переменных и уровни их значимости
Объем прибыли
Временные периоды
Инвестиции в развитие
Маркетинговая политика
Маркетинговая политика конкурентов

Временные периоды
-0,09












t – t0,025
-1,78












t – t0,005
-2,63












Инвестиции в развитие
0,87
-0,11









t – t0,025
4,52
-1,71









t – t0,005
3,67
-2,56









Маркетинговая стратегия
0,74
-0,08
0,42






t – t0,025
2,02
-1,83
-,038






t – t0,005
1,17
-2,68
-1,23






Маркетинговая стратегия конкурентов
0,74
-0,11
0,49
0,93



t – t0,025
1,99
-1,71
-0,003
7,59



t – t0,005
1,14
-2,56
-0,85
6,74



Средний доход потребителей
0,29
-0,37
0,4
0,28
0,31

t – t0,025
-0,99
-0,63
-0,49
-1,02
-0,89

t – t0,005
-1,84
-1,48
-1,34
-1,87
-1,75


Для пар переменных, уровень значимости которых 5% и менее, сформируем уравнение простой линейной регрессии. Результаты построения отразим в следующей таблице.

Таблица 45

Уравнения линейной регрессии для переменных с высоким показателем корреляции

Зависимая переменная (наименование)
Независимая переменная (наименование)
Уравнение линейной регрессии

1
2
3

Объем прибыли
Инвестиции в развитие
у=-98029,17+2,21*х

Объем прибыли
Маркетинговая политика
у=-1999,81+5733,99*х

Объем прибыли
Маркетинговая политика конкурентов
у=20276,5+5593,23*х

Маркетинговая политика
Маркетинговая политика конкурентов
у=6,58+0,91*х



Для каждого уравнения представим анализ экономического смысла показателей

а и b.

  1. При нулевых инвестициях в развитие прибыль будет иметь отрицательное значение (-98029,17). На каждый рубль вложенных средств прибыль возрастет на 2,21 рубля.

  2. Без вложения в маркетинговую политику прибыль составит (-1999,81). На каждый рубль средств, вложенных в маркетинговую политику, прибыль возрастает на 5733,99 рубля.

  3. В случае, когда мы рассматриваем свой объем прибыли и маркетинговую политику конкурентов наблюдается ложная корреляция. Рост прибыли обусловлен не вложениями конкурентов в свою маркетинговую политику, а взаимосвязью инвестирования маркетинга обеими компаниями.

  4. Изначально наши вложения в маркетинговую политику были на 6,58 больше, чем у конкурентов. На рубль средств вложенных в маркетинговую политику конкурентами мы вкладываем 91 копейку.

Определим 95%-ный доверительный интервал для наклона линии регрессии b.

Доверительный интервал имеет вид:

bt(p/2),(n-2)*seb,

где b- коэффициент наклона линии регрессии;

t(p/2),(n-2) – t-критерий оценки уровня достоверности с вероятностью p и (n-2) степенями свободы
е

seb= ,

  (х- х)2

где е - дисперсия распределения остатков вдоль линии регрессии генеральной совокупности;

х – значение выборки независимой переменной;

х- выборочное среднее независимой переменной
( у2 – а* у – b* ху)

е2 = ,

(n – 2)

где у – значение зависимой переменной



  (х- х)2 =  ( х2 ) – ( х)2/ n.

Запишем полученные доверительные интервалы и объясним их экономический смысл.

95%-й доверительный интервал для наклона линии регрессии объема прибыли и инвестиций в развитие имеет вид:

2,216,67*0,33=2,212,201

С вероятностью 95% мы можем сказать, что значение b лежит между 0,009 и 4,411 тыс. у. д. е. объема прибыли на 1 тыс. у. д. е. инвестиций в развитие и 5% - вероятность того, что значение b лежит вне данного интервала. (На каждый рубль инвестиций в развитие прибыль увеличивалась на 2,212,201 рублей).

95%-й доверительный интервал для наклона линии регрессии объема прибыли и маркетинговой политики имеет вид:

5733,994,17*1373,89=5733,995729,12

С вероятностью 95% мы можем сказать, что значение b лежит между 4,87 и 11463,11 тыс. у. д. е. объема прибыли на 1 тыс. у. д. е. затрат на маркетинговую политику и 5% - вероятность того, что значение b лежит вне данного интервала. (На каждый рубль затрат на маркетинговую политику прибыль увеличивалась на 5733,995729,12 рублей).

Как было указано выше, зависимость между объемом прибыли и затратами конкурента на маркетинговую политику носит характер ложной корреляции, поэтому 95%-й доверительный интервал для наклона линии регрессии b не будем.

95%-й доверительный интервал для наклона линии регрессии b затрат на маркетинговую политику и маркетинговой политикой конкурентов имеет вид:

0,919,74*0,09=0,910,876

С вероятностью 95% мы можем сказать, что значение b лежит между 0,034 и 1,786 и 5% - вероятность того, что значение b лежит вне данного интервала. (На каждый рубль вложенный конкурентами в маркетинговую политику мы вкладываем в свой маркетинг 9187,6 копеек).

На основании данных, полученных в ходе анализа руководству распределительной подсистемы компании N рекомендуется для совершенствования распределения ресурсов на стимулирование факторов, потенциально влияющих на объем реализации продукции, обратить внимание на инвестирование в развитие, что в настоящее время более целесообразно, чем затраты на маркетинговую политику.

5.АНАЛИЗ ПОРТФЕЛЯ СТРАТЕГИЧЕСКИХ БИЗНЕС-ЕДИНИЦ ПРЕДПРИЯТИЯ

Анализ, проводимый в пунктах 1-2 данной работы для одной ассортиментной группы товаров, был проведен по всем группам выпускаемой предприятием продукции. По результатам анализа в каждой группе была сформирована совокупность наиболее перспективных изделий. Для организации и/или расширения выпуска данной продукции необходимо принять решение о распределении выпускаемых ассортиментных групп по стратегическим бизнес - единицам компании.

Компания N включает несколько бизнес – единиц, десять из которых обладают необходимым оборудованием и персоналом для выпуска продукции любой из рассматриваемых ассортиментных групп.

Каждая из стратегических бизнес – единиц представляет собой отдельное предприятие, которое выступает на рынке с изделиями выпускаемой ассортиментной группы как самостоятельный производитель в своей конкурентной группе. Это дает возможность определять перспективность направления деятельности той или иной стратегической бизнес – единицы.

В настоящее время каждая из рассматриваемых десяти бизнес – единиц занимается выпуском некоторого ассортиментного ряда, с различной эффективностью и перспективами. Таким образом, производственные мощности некоторых из данных стратегических бизнес – единиц было бы целесообразно перепрофилировать на выпуск более перспективных изделий, выявленных в ходе предыдущего анализа.

Таким образом, на заключительном этапе необходимо провести анализ стратегических бизнес – единиц компании N, на основе методики Бостонской консультационной группы, и сформировать предложения по совершенствованию стратегического портфеля компании.
Сформируем таблицу исходных данных. Средний темп роста принимается равным среднеотраслевому темпу роста.

Таблица 46

Данные о продажах стратегических единиц бизнеса компании N и их конкурентов

Стратегическая единица бизнеса
Продажи, млн. шт.
Продажи главного конкурента
Темп роста рынка, %
Фаза жизненного цикла
Доля рынка

А
0,6
4,4
6,5
Спад
0,13

Б
7,4
6,4
-8,3
Спад
1

В
6,0
3,8
27,3
Зрелость
1

Г
7,0
5,9
35,6
Рост
1

Д
4,2
9,5
30,2
Рост
0,44

Е
9,0
8,2
16,2
Насыщение
1

Ж
2,3
6,6
15,0
Насыщение
0,35

З
3,8
6,2
28,6
Рост
0,61

И
5,7
10,0
15,8
Насыщение
0,57

К
7,2
8,6
6,4
Спад
0,84

Построим матрицу Бостонской консультационной группы для стратегических единиц бизнеса компании N (см. рис. 5).

Определим фазу жизненного цикла для каждой стратегической единицы 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  и дисперсией 2:


 хi

= = 17,33.

n

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенной работы, нами был осуществлен всесторонний анализ хозяйственно-экономической среды предприятия N, который включал в себя набор данных, как о внешней, так и о внутренней среде организации. Благодаря систематизации и изучению этих данных мы смогли сделать определенные выводы, касающиеся состояния предприятия на данный момент, а также разработали рекомендации, которые могут быть применены на изучаемом предприятии N с целью повышения его эффективности.

Анализ состоял из ряда этапов. Вначале нами были рассмотрены индексы экономической эффективности предприятия, что позволило понять каком положении предприятие находится на данный момент. Далее была рассмотрена уже существующая ассортиментная политика. В результате полученных данных были сформированы рекомендации по совершенствованию ассортиментной политики на предприятии N. После этого нами был выбран ряд наиболее перспективных ассортиментных позиции, с которыми мы продолжили работу, осуществив прогнозирование объемов продаж для данных ассортиментных групп. Далее была рассмотрена степень влияния совокупности переменных показателей на показатель прибыли, что позволило определить степень зависимости прибыли от сторонних показателей и наоборот. И, наконец, на последнем этапе был сформирован перечень стратегий для каждой из выбранных стратегических бизнес-единиц предприятия.

Таким образом, нами был рассмотрено, проанализировано данное предприятие. В результате проведенной работы мы смогли составить ряд рекомендаций по повышению эффективности работы распределительной подсистемы данного предприятия.

Данная работа позволила осознать важность и безоговорочность применения моделей стратегического менеджмента на практике. Убедила о необходимости проведения грамотной стратегической политики в работе любого предприятия, действующего на рынке товаров и услуг, в условиях неопределенности и динамичного развития внешней среды организации.
Доля рынка


СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Аунапу Ф.Ф. Научные методы принятия решений. - М.: Экономика, 1974.

2. Венделин А .Г. Подготовка принятия управленческого реншения. - М.: Экономика, 1977.

3. Виханский А.Г., Наумов А. И. Менеджмент: человек, стратегия, организация, процесс: Учебник. -М.: Гардарика, 1996.

4. Гончаров В.В. В поисках совершенства управления: Руководство для высшего управленческого персонала. - М.: МНИИ, 1996.

5. Дункан У.Дж. Основополагающие идеи в менеджменте: Пер. с англ. - М: Дело, 1996.

6. Евланов Л.Г. Теория и практика принятия решений. — М.: Экономика, 1984

7. Саломатин Н.А. Оперативное управление производством. - М.: ГАУ, Ротапринт, 1993.

1. Реферат на тему Валютный контроль в 2010 году
2. Реферат Органи юстиції
3. Реферат на тему Налоги служащие источником образования дорожных фондов
4. Реферат на тему Vietnam Essay Research Paper Vietnam is a
5. Реферат Теория протеина Мульдера и ее критика. Вклад русских ученых в понимание роли и структуры белков
6. Реферат Проблемы и перспективы реформирования налоговой системы Российской Федерации
7. Реферат Страхование предпринимательских рисков 3
8. Курсовая Коучинг как способ повышения эффективности деятельности организации
9. Реферат Одержання квазібінарної системи CuInS2-CdS її фазова діаграма електричніта фотоелектричні влас
10. Реферат Добыча золоторудного сырья в Казахстане