КАТЕГОРИИ

Литература, Лингвистика

Компьютеры и периферийные устройства

Философия

Менеджмент (Теория управления и организации)

Бухгалтерский учет

География, Экономическая география

Международные экономические и валютно-кредитные отношения

Технология

Экономическая теория, политэкономия, макроэкономика

Психология, Общение, Человек

Государственное регулирование, Таможня, Налоги

Культурология

Военное дело

Транспорт

Охрана природы, Экология, Природопользование

Музыка

Программное обеспечение

История

Уголовный процесс

Математика

Маркетинг, товароведение, реклама

Геология

Финансовое право

Политология, Политистория

Биология

Сельское хозяйство

Медицина

Химия

Криминалистика и криминология

Техника

Трудовое право

Социология

Теория систем управления

Физика

Искусство, Культура, Литература

Космонавтика

Физкультура и Спорт

Историческая личность

История отечественного государства и права

Искусство

Астрономия

Гражданское право

Здоровье

Радиоэлектроника

Военная кафедра

Право

Уголовное право

Уголовное и уголовно-исполнительное право

История экономических учений

Педагогика

Программирование, Базы данных

Микроэкономика, экономика предприятия, предпринимательство

Правоохранительные органы

Религия

Налоговое право

Разное

Прокурорский надзор

Нотариат

Международное частное право

Компьютеры, Программирование

Биржевое дело

Банковское дело и кредитование

Архитектура

Ветеринария

Компьютерные сети

Юридическая психология

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

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

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.

Прибыль Выручка от продаж Товарная продукция Себ-ть продукции Оплата труда Базисный (0) 3,6 299 307 266 7,08 Исследуемый (1) 3,9 306 361 231 8,27 Таблица 2. Показатели факторов.

Выручка от продаж Товарная продукция Себ-сть продукции Стоимость сырья и матер.

Стоимость основных производственных фондов Оборотные средства Численность работ.

Оплата труда Базисный 299 307 266 241 103 23,3 2038 7,08 Исслед. 306 361 231 219 100,9 23,7 1976 8,27 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.

Показатели Базисный период Исследуемый период Значения соответствующих индексов иссл/баз Результаты(x) Факторы(y) Прибыль 3,6 3,9 1,0833 Выручка от продаж Выручка от продаж 299 306 1,0234 Товарная продукция Товарная продукция 307 361 1,1759 Себестоимость продукции Себестоимость продукции 266 231 0,8684 Оплата труда Оплата труда 7,08 8,27 1,1681 Стоимость сырья и материалов 241 219 0,9087 Стоимость основных производ-ых фондов 103 100,9000 0,9796 Оборотные средства 23,3 23,7000 1,0172 Численность работников 2038 1976,0000 0,9696 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.

Факторы Прибыль Выручка от продаж Товарная продукция Себестоимость продукции Оплата труда Выручка от продаж 0,0120 0,0237 Товарная продукция 0,0117 0,9739 Себестоимость продукции 0,0135 0,0266 Стоимость сырья и материалов 0,0149 1,2739 1,1037 Стоимость осн производ фондов 0,0350 2,9806 Оборотные средства 0,1545 12,8326 Численность работников 0,0018 0,1506 0,0035 Оплата труда 0,5085 43,3616 37,5706 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.

Факторы Прибыль Выручка от продаж Товарная продукция Себестоимость продукции Оплата труда Выручка от продаж 0,0127 0,0270 Товарная продукция 0,0108 0,8476 Себестоимость продукции 0,0169 0,0358 Стоимость сырья и материалов 0,0178 1,6484 1,0548 Стоимость осн производ фондов 0,0387 3,5778 Оборотные средства 0,1646 12,9114 Численность работников 0,0020 0,1827 0,0042 Оплата труда 0,4716 43,6518 27,9323 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 Факторы Прибыль Выручка от продаж Товарная продукция Себестоимость продукции Оплата труда Выручка от продаж 1,0586 1,1414 Товарная продукция 0,9213 0,8703 Себестоимость продукции 1,2475 1,3451 Стоимость сырья и материалов 1,1922 1,2940 0,9557 Стоимость осн производ фондов 1,1059 1,2004 Оборотные средства 1,0650 1,0061 Численность работников 1,1173 1,2128 1,2047 Оплата труда 0,9274 1,0067 0,7435 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.

Факторы Прибыль Выручка от продаж Товарная продукция Себестоимость продукции Оплата труда Выручка от продаж 1/1 1/1 Товарная продукция 9/1 9/6 Себестоимость продукции 3/2 3/1 Стоимость сырья и материалов 3/2 3/2 13/4 Стоимость осн производ фондов 3/2 3/2 Оборотные средства 1/2 1/2 Численность работников 3/3 3/3 3/3 Оплата труда 9/1 1/1 11/10 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.

Факторы Прибыль Выручка от продаж Товарная продукция Себестоимость продукции Оплата труда Выручка от продаж 0 0 Товарная продукция 8 3 Себестоимость продукции 1 2 Стоимость сырья и материалов 1 1 9 Стоимость осн производ фондов 1 1 Оборотные средства 1 1 Численность работников 0 0 0 Оплата труда 8 0 1 Чем выше разница между фактическими и желательными ситуациями, тем выше приоритетность задач улучшения ситуации.

Таблица 6.Приоритетность задач улучшения ситуаций Факторы Прибыль Выручка от продаж Товарная продукция Себестоимость продукции Оплата труда Выручка от продаж 6 6 Товарная продукция 2 3 Себестоимость продукции 5 4 Стоимость сырья и материалов 5 5 1 Стоимость осн производ фондов 5 5 Оборотные средства 5 5 Численность работников 6 6 6 Оплата труда 2 6 5 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 изделия Себестоимость, тыс. у.д.е. Доход, тыс. у.д.е.

Возможность повышения цены Возможностьснижения себестоимости Увеличение затрат от снижения себестоимости,% Возможность увеличения объема выпуска,% Возможность расширения объема рынка,% Объем выпуска,тыс. шт.

Прибыль, тыс. у.д.е. А 889,2 954,1 2 2 43 154,6 146,3 43,7 64,9 Б 2891 4265 0 1 14 106,8 83,6 337,8 1374 В 3741 5646 1 1 7,7 73,6 119 552,9 1905 Г 3907 5123 1 1 40,8 157,5 92,8 518,2 1216 Д 4336 5198 1 0 48,3 78,6 122 546,4 862 Е 2400 3616 1 1 19,7 142,9 102,7 367,7 1216 Ж 2034 3391 1 1 14,1 81,4 107,5 342,5 1357 З 8923 8946 2 1 35,6 68,7 74,9 899,1 23 И 183,7 1739 1 0 21,3 90,5 96,8 115,4 1555,3 К 5446 5636 1 1 36 158 94,7 637,2 190 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 изделия Объем выпуска,тыс. шт.

Удельный вес выпуска,% общего объема выпуска Рентабельность,% Ранг рбъема выпуска Ранг рентабельности Разница рангов А 43,7 1,0021% 7,2987% 1 3 2 Б 337,8 7,7461% 47,5268% 3 6 3 В 552,9 12,6786% 50,9222% 8 8 0 Г 518,2 11,8829% 31,1236% 6 5 -1 Д 546,4 12,5295% 19,8801% 7 4 -3 Е 367,7 8,4317% 50,6667% 5 7 2 Ж 342,5 7,8539% 66,7158% 4 9 5 З 899,1 20,6173% 0,2578% 10 1 -9 И 115,4 2,6462% 846,6522% 2 10 8 К 637,2 14,6117% 3,4888% 9 2 -7 сумма 4360,9 Рассчитаем коэффициент корреляции ранга выпуска и ранга рентабельности.

Процесс и результаты расчетов отразим в следующей таблице.

Таблица №9 Данные для расчета коэффициента корреляции.

Наименование изделия X(ранг выпуска) Y(Ранг рентабельности) XY X2 Y2 А 1 3 3 1 9 Б 3 6 18 9 36 В 8 8 64 64 64 Г 6 5 30 36 25 Д 7 4 28 49 16 Е 5 7 35 25 49 Ж 4 9 36 16 81 З 10 1 10 100 1 И 2 10 20 4 100 К 9 2 18 81 4 сумма 55 55 262 385 385 Коэффициент корреляции рассчитывается по следующей формуле: r= -0,491 Обратная корреляция, говорит о нерациональной структуре ассортимента.

Построим график рангов выпуска и рентабельности продукта 10 И Ж Е В 7 Б 5 Г 4 А Д 2 К 1 З 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Выпуск 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 изделия Ранг объема выпуска Ранг рентабельности Разница рангов А 2 3 1 Б 6 6 0 В 8 8 0 Г 5 5 0 Д 4 4 0 Е 7 7 0 Ж 9 9 0 З 2 2 0 И 2 10 8 К 2 2 0 Рассчитаем коэффициент корреляции ранга выпуска и ранга рентабельности.

Процесс и результаты расчётов отразим в следующей таблице.

Таблица №10 Данные для расчета коэффициента корреляции Наименование изделия X(ранг выпуска) Y(Ранг рентабельности) XY X2 Y2 А 2 3 6 4 9 Б 6 6 36 36 36 В 8 8 64 64 64 Г 5 5 25 25 25 Д 4 4 16 16 16 Е 7 7 49 49 49 Ж 9 9 81 81 81 З 2 2 4 4 4 И 2 10 20 4 100 К 2 2 4 4 4 сумма 47 56 305 287 388 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. Год квартал Количество проданной продукции, тыс. шт. 1 январь-март 569 1 II 550 1 III 506 1 IV 665 2 I 700 2 II 657 2 III 509 2 IV 758 3 I 802 3 II 719 3 III 621 3 IV 814 4 январь-март 848 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 1 569 2 550 2290/4 572,5 3 506 588,875 -82,875 2421 605,25 4 665 620,875 44,125 2546 636,5 5 700 636,875 63,125 2549 637,25 6 675 648,875 26,125 2642 660,5 7 509 673,25 -164,25 2744 686 8 758 691,5 66,5 2788 697 9 802 711 91 2900 725 10 719 732 -13 2956 739 11 621 744,75 -123,75 3002 750,5 12 814 13 848 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. Год Номер квартала Сумма Сумма/4 I II III IV 1 -82,875 44,125 2 63,125 26,125 -164,25 66,5 3 91 -13 -123,75 Итого 154,125 13,125 -370,875 110,625 Среднее значение 77,0625 6,5625 -123,625 55,3125 Оценка сезонной компоненты 77,0625 6,5625 -123,625 55,3125 15,3125 3,828125 Скорректированная сезонная компонент 73,23438 2,734375 -127,453 51,48438 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. № квартала (x) Объем продаж, тыс. шт.

Сезонная компонента Десезонализ объем продаж, тыс. шт.(y) x2 xy 1 569 77,0625 491,9375 1 491,9375 2 550 6,5625 543,4375 4 1086,875 3 506 -123,625 629,625 9 1888,875 4 665 55,3125 609,6875 16 2438,75 5 700 77,0625 622,9375 25 3114,688 6 657 6,5625 650,4375 36 3902,625 7 509 -123,625 632,625 49 4428,375 8 758 55,3125 702,6875 64 5621,5 9 802 77,0625 724,9375 81 6524,438 10 719 6,5625 712,4375 100 7124,375 11 621 -123,625 744,625 121 8190,875 12 814 55,3125 758,6875 144 9104,25 13 848 77,0625 770,9375 169 10022,19 91 8718 123 8595 819 63939,75 Сумма 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. № квартала (x) Объем продаж, тыс. шт.

Сезонная компонента Трендовое значение, тыс. шт.

Ошибка, тыс. шт. |(2)-((3)+(4))| 1 2 3 4 5 1 569 77,0625 536,7115 44,7740 2 550 6,5625 557,4519 14,0144 3 506 -123,6250 578,1923 51,4327 4 665 55,3125 598,9327 10,7548 5 700 77,0625 619,6731 3,2644 6 657 6,5625 640,4135 10,0240 7 509 -123,6250 661,1538 28,5288 8 758 55,3125 681,8942 20,7933 9 802 77,0625 702,6346 22,3029 10 719 6,5625 723,3750 10,9375 11 621 -123,6250 744,1154 0,5096 12 814 55,3125 764,8558 6,1683 13 848 77,0625 785,5962 14,6587 Сумма 243,1635 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. № квартала Объем продаж, тыс. шт. Итого за 4 квартала Скользящая средняя за 4 квар Центрированная скользящая средн Коэффициент сезонности (2)/(5) 1 2 3 4 5 6 1 569 2 550 2290 572,5 3 506 588,875 0,8593 2421 605,25 4 665 620,875 1,0711 2546 636,5 5 700 636,875 1,0991 2549 637,25 6 675 648,875 1,0403 2642 660,5 7 509 673,25 0,7560 2744 686 8 758 691,5 1,0962 2788 697 9 802 711 1,1280 2900 725 10 719 732 0,9822 2956 739 11 621 744,75 0,8338 3002 750,5 12 814 13 848 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. Год Номер квартала Сумма 4/Сумма I II III IV 1 0,8593 1,0711 2 1,0991 1,0403 0,756 1,0962 3 1,128 0,9822 0,8338 Итого 2,2271 2,0225 2,4491 2,1673 Среднее значение 1,1136 1,0113 0,8164 1,0837 Оценка сезонной компоненты 1,1136 1,0113 0,8164 1,0837 4,025 0,993789 Скорректированная сезонная компонент 1,1067 1,0050 0,8113 1,0770 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. № квартала (x) Объем продаж, тыс. шт.

Сезонная компонента Десезонализ объем продаж, (2)/(3) (y) x2 xy 1 2 3 4 5 6 1 569 1,1067 514,1411 1 514,1411 2 550 1,005 547,2637 4 1094,527 3 506 0,8113 623,6904 9 1871,071 4 665 1,077 617,4559 16 2469,824 5 700 1,1067 632,5111 25 3162,555 6 657 1,005 653,7313 36 3922,388 7 509 0,8113 627,3881 49 4391,717 8 758 1,077 703,8069 64 5630,455 9 802 1,1067 724,6770 81 6522,093 10 719 1,005 715,4229 100 7154,229 11 621 0,8113 765,4382 121 8419,82 12 814 1,077 755,8032 144 9069,638 13 848 1,1067 766,2420 169 9961,146 91 8718 13,1067 8647,5717 819 64183,6 Сумма 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. № квартала (x) Объем продаж, тыс. шт.

Сезонная компонента Трендовое значение, тыс. шт.

Ошибка, тыс. шт. (2)-((3)*(4)) Ошибка (2)/((3)*(4)) 1 2 3 4 5 6 1 569 1,1067 544,8483 33,9836 0,9436 2 550 1,005 564,9066 17,7311 0,9688 3 506 0,8113 584,9648 31,4180 1,0662 4 665 1,077 605,0231 13,3902 1,0205 5 700 1,1067 625,0813 8,2225 1,0119 6 657 1,005 645,1396 8,6347 1,0133 7 509 0,8113 665,1978 30,6750 0,9432 8 758 1,077 685,2561 19,9792 1,0271 9 802 1,1067 705,3143 21,4286 1,0275 10 719 1,005 725,3726 9,9994 0,9863 11 621 0,8113 745,4308 16,2320 1,0268 12 814 1,077 765,4891 10,4317 0,9873 13 848 1,1067 785,5473 21,3652 0,9754 Сумма 248,4914 18,9979 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. Дата Времен период Прибыль 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.

Январь 1 39880,9 19030 4000 6000 4624,5 Февраль 2 72555,3 22212 40000 37000 1557,8 Март 3 61748,4 15740 11000 15000 4907,7 Апрель 4 773596,4 258127 97000 93000 1381,5 Май 5 17750,6 791 11000 9000 1133,7 Июнь 6 2233,8 1006 1000 0 2157,8 Июль 7 50459,3 23877 19000 19000 748,7 Август 8 160497,6 79184 33000 34000 2500,9 Сентябрь 9 364356 114508 42000 42000 3209 Октябрь 10 294820,2 88051 68000 69000 925 Ноябрь 11 556364,6 11960 79000 78000 6648,7 Декабрь 12 314953,6 98249 35000 36000 4201,4 Январь 13 500850,5 91998 97000 96000 171,2 Февраль 14 55345,6 19885 17000 14000 6702,4 Март 15 212570 55344 27000 25000 4535,8 Апрель 16 26081,4 6816 2000 1000 5450,1 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 (? = 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) XY X2 Y2 1 39880,9 39880,9 1 1590486184,81 2 72555,3 145110,6 4 5264271558,09 3 61748,4 185245,2 9 3812864902,56 4 773596,4 3094385,6 16 598451390092,96 5 17750,6 88753 25 315083800,36 6 2233,8 13402,8 36 4989862,44 7 50459,3 353215,1 49 2546140956,49 8 160497,6 1283980,8 64 25759479605,76 9 364356 3279204 81 132755294736,00 10 294820,2 2948202 100 86918950328,04 11 556364,6 6120010,6 121 309541568133,16 12 314953,6 3779443,2 144 99195770152,96 13 500850,5 6511056,5 169 250851223350,25 14 55345,6 774838,4 196 3063135439,36 15 212570 3188550 225 45186004900,00 16 26081,4 417302,4 256 680239425,96 136 3504064,2 32222581,1 1496 1565936893429,20 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) XY X2 Y2 39880,9 19030 758933527,00 362140900,00 1590486184,81 72555,3 22212 1611598323,60 493372944,00 5264271558,09 61748,4 15740 971919816,00 247747600,00 3812864902,56 773596,4 258127 199686117942,80 66629548129,00 598451390092,96 17750,6 791 14040724,60 625681,00 315083800,36 2233,8 1006 2247202,80 1012036,00 4989862,44 50459,3 23877 1204816706,10 570111129,00 2546140956,49 160497,6 79184 12708841958,40 6270105856,00 25759479605,76 364356 114508 41721676848,00 13112082064,00 132755294736,00 294820,2 88051 25959213430,20 7752978601,00 86918950328,04 556364,6 11960 6654120616,00 143041600,00 309541568133,16 314953,6 98249 30943876246,40 9652866001,00 99195770152,96 500850,5 91998 46077244299,00 8463632004,00 250851223350,25 55345,6 19885 1100547256,00 395413225,00 3063135439,36 212570 55344 11764474080,00 3062958336,00 45186004900,00 26081,4 6816 177770822,40 46457856,00 680239425,96 3504064,2 906778 381357439799,30 117204093962,00 1565936893429,20 r = 0,8 t= 4,94 Таблица №22-3 Прибыль по месяцам,у.д.е.(Y) Маркетинговая политика,у.д.е.(X) XY X2 Y2 39880,9 4 159523,60 16,00 1590486184,81 72555,3 40 2902212,00 1600,00 5264271558,09 61748,4 11 679232,40 121,00 3812864902,56 773596,4 97 75038850,80 9409,00 598451390092,96 17750,6 11 195256,60 121,00 315083800,36 2233,8 1 2233,80 1,00 4989862,44 50459,3 19 958726,70 361,00 2546140956,49 160497,6 33 5296420,80 1089,00 25759479605,76 364356 42 15302952,00 1764,00 132755294736,00 294820,2 68 20047773,60 4624,00 86918950328,04 556364,6 79 43952803,40 6241,00 309541568133,16 314953,6 35 11023376,00 1225,00 99195770152,96 500850,5 97 48582498,50 9409,00 250851223350,25 55345,6 17 940875,20 289,00 3063135439,36 212570 27 5739390,00 729,00 45186004900,00 26081,4 2 52162,80 4,00 680239425,96 3504064,2 583 230874288,20 37003,00 1565936893429,20 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) XY X2 Y2 39880,9 6 239285,40 36,00 1590486184,81 72555,3 37 2684546,10 1369,00 5264271558,09 61748,4 15 926226,00 225,00 3812864902,56 773596,4 93 71944465,20 8649,00 598451390092,96 17750,6 9 159755,40 81,00 315083800,36 2233,8 0 0,00 0,00 4989862,44 50459,3 19 958726,70 361,00 2546140956,49 160497,6 34 5456918,40 1156,00 25759479605,76 364356 42 15302952,00 1764,00 132755294736,00 294820,2 69 20342593,80 4761,00 86918950328,04 556364,6 78 43396438,80 6084,00 309541568133,16 314953,6 36 11338329,60 1296,00 99195770152,96 500850,5 96 48081648,00 9216,00 250851223350,25 55345,6 14 774838,40 196,00 3063135439,36 212570 25 5314250,00 625,00 45186004900,00 26081,4 1 26081,40 1,00 680239425,96 3504064,2 574 226947055,20 35820,00 1565936893429,20 r = 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.X XY X2 Y2 39880,9 4624,5 184429222,05 21386000,25 1590486184,81 72555,3 1557,8 113026646,34 2426740,84 5264271558,09 61748,4 4907,7 303042622,68 24085519,29 3812864902,56 773596,4 1381,5 1068723426,60 1908542,25 598451390092,96 17750,6 1133,7 20123855,22 1285275,69 315083800,36 2233,8 2157,8 4820093,64 4656100,84 4989862,44 50459,3 748,7 37778877,91 560551,69 2546140956,49 160497,6 2500,9 401388447,84 6254500,81 25759479605,76 364356 3209 1169218404,00 10297681,00 132755294736,00 294820,2 925 272708685,00 855625,00 86918950328,04 556364,6 6648,7 3699101316,02 44205211,69 309541568133,16 314953,6 4201,4 1323246055,04 17651761,96 99195770152,96 500850,5 171,2 85745605,60 29309,44 250851223350,25 55345,6 6702,4 370948349,44 44922165,76 3063135439,36 212570 4535,8 964175006,00 20573481,64 45186004900,00 26081,4 5450,1 142146238,14 29703590,01 680239425,96 3504064,2 50856,2 10160622851,52 230802058,16 1565936893429,20 r = -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) XY X2 Y2 1 19030 19030 362140900 1 2 22212 44424 493372944 4 3 15740 47220 247747600 9 4 258127 1032508 66629548129 16 5 791 3955 625681 25 6 1006 6036 1012036 36 7 23877 167139 570111129 49 8 79184 633472 6270105856 64 9 114508 1030572 13112082064 81 10 88051 880510 7752978601 100 11 11960 131560 143041600 121 12 98249 1178988 9652866001 144 13 91998 1195974 8463632004 169 14 19885 278390 395413225 196 15 55344 830160 3062958336 225 16 6816 109056 46457856 256 136 906778 7588994 117204093962 1496 r = -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) XY X2 Y2 4 1 4 16 1 40 2 80 1600 4 11 3 33 121 9 97 4 388 9409 16 11 5 55 121 25 1 6 6 1 36 19 7 133 361 49 33 8 264 1089 64 42 9 378 1764 81 68 10 680 4624 100 79 11 869 6241 121 35 12 420 1225 144 97 13 1261 9409 169 17 14 238 289 196 27 15 405 729 225 2 16 32 4 256 583 136 5246 37003 1496 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) XY X2 Y2 6 1 6 36 1 37 2 74 1369 4 15 3 45 225 9 93 4 372 8649 16 9 5 45 81 25 0 6 0 0 36 19 7 133 361 49 34 8 272 1156 64 42 9 378 1764 81 69 10 690 4761 100 78 11 858 6084 121 36 12 432 1296 144 96 13 1248 9216 169 14 14 196 196 196 25 15 375 625 225 1 16 16 1 256 574 136 5140 35820 1496 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) XY X2 Y2 4624,5 1 4625 21386000 1 1557,8 2 3116 2426741 4 4907,7 3 14723 24085519 9 1381,5 4 5526 1908542 16 1133,7 5 5669 1285276 25 2157,8 6 12947 4656101 36 748,7 7 5241 560552 49 2500,9 8 20007 6254501 64 3209 9 28881 10297681 81 925 10 9250 855625 100 6648,7 11 73136 44205212 121 4201,4 12 50417 17651762 144 171,2 13 2226 29309 169 6702,4 14 93834 44922166 196 4535,8 15 68037 20573482 225 5450,1 16 87202 29703590 256 50856,2 136 484834 230802058 1496 r = 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) XY X2 Y2 4 19030 76120 16 362140900 40 22212 888480 1600 493372944 11 15740 173140 121 247747600 97 258127 25038319 9409 66629548129 11 791 8701 121 625681 1 1006 1006 1 1012036 19 23877 453663 361 570111129 33 79184 2613072 1089 6270105856 42 114508 4809336 1764 13112082064 68 88051 5987468 4624 7752978601 79 11960 944840 6241 143041600 35 98249 3438715 1225 9652866001 97 91998 8923806 9409 8463632004 17 19885 338045 289 395413225 27 55344 1494288 729 3062958336 2 6816 13632 4 46457856 583 906778 55202631 37003 117204093962 r = 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) XY X2 Y2 6 19030 114180 36 362140900 37 22212 821844 1369 493372944 15 15740 236100 225 247747600 93 258127 24005811 8649 66629548129 9 791 7119 81 625681 0 1006 0 0 1012036 19 23877 453663 361 570111129 34 79184 2692256 1156 6270105856 42 114508 4809336 1764 13112082064 69 88051 6075519 4761 7752978601 78 11960 932880 6084 143041600 36 98249 3536964 1296 9652866001 96 91998 8831808 9216 8463632004 14 19885 278390 196 395413225 25 55344 1383600 625 3062958336 1 6816 6816 1 46457856 574 906778 54186286 35820 117204093962 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) XY X2 Y2 4624,5 19030 88004235 21386000 362140900 1557,8 22212 34601854 2426741 493372944 4907,7 15740 77247198 24085519 247747600 1381,5 258127 356602451 1908542 66629548129 1133,7 791 896757 1285276 625681 2157,8 1006 2170747 4656101 1012036 748,7 23877 17876710 560552 570111129 2500,9 79184 198031266 6254501 6270105856 3209 114508 367456172 10297681 13112082064 925 88051 81447175 855625 7752978601 6648,7 11960 79518452 44205212 143041600 4201,4 98249 412783349 17651762 9652866001 171,2 91998 15750058 29309 8463632004 6702,4 19885 133277224 44922166 395413225 4535,8 55344 251029315 20573482 3062958336 5450,1 6816 37147882 29703590 46457856 50856,2 906778 2153840842 230802058 117204093962 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) XY X2 Y2 6 4 24 36 16 37 40 1480 1369 1600 15 11 165 225 121 93 97 9021 8649 9409 9 11 99 81 121 0 1 0 0 1 19 19 361 361 361 34 33 1122 1156 1089 42 42 1764 1764 1764 69 68 4692 4761 4624 78 79 6162 6084 6241 36 35 1260 1296 1225 96 97 9312 9216 9409 14 17 238 196 289 25 27 675 625 729 1 2 2 1 4 574 583 36377 35820 37003 r = 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) XY X2 Y2 4624,5 4 18498 21386000 16 1557,8 40 62312 2426741 1600 4907,7 11 53985 24085519 121 1381,5 97 134006 1908542 9409 1133,7 11 12471 1285276 121 2157,8 1 2158 4656101 1 748,7 19 14225 560552 361 2500,9 33 82530 6254501 1089 3209 42 134778 10297681 1764 925 68 62900 855625 4624 6648,7 79 525247 44205212 6241 4201,4 35 147049 17651762 1225 171,2 97 16606 29309 9409 6702,4 17 113941 44922166 289 4535,8 27 122467 20573482 729 5450,1 2 10900 29703590 4 50856,2 583 1514072 230802058 37003 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) XY X2 Y2 4624,5 6 27747 21386000 36 1557,8 37 57639 2426741 1369 4907,7 15 73616 24085519 225 1381,5 93 128480 1908542 8649 1133,7 9 10203 1285276 81 2157,8 0 0 4656101 0 748,7 19 14225 560552 361 2500,9 34 85031 6254501 1156 3209 42 134778 10297681 1764 925 69 63825 855625 4761 6648,7 78 518599 44205212 6084 4201,4 36 151250 17651762 1296 171,2 96 16435 29309 9216 6702,4 14 93834 44922166 196 4535,8 25 113395 20573482 625 5450,1 1 5450 29703590 1 50856,2 574 1494506 230802058 35820 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 прибыль Временные периоды Инвестиции в развитие Маркетинговая политика Марк-ая политика конкурентов Временные периоды 0,1480 t-t0,025 -1,5852 t-t0,005 -2,4372 Инвестиции в развитие 0,7973 -0,0251 t-t0,025 2,7968 -2,0511 t-t0,005 1,9448 -2,9031 Маркетинговая политика 0,9199 0,1255 0,6881 t-t0,025 6,6313 -1,6717 1,4035 t-t0,005 5,7793 -2,5237 0,5120 Марк-ая политика конкурентов 0,9181 0,1147 0,6841 0,9981 t-t0,025 6,5212 -1,7130 1,3640 58,2100 t-t0,005 5,6692 -2,5650 0,5120 57,3580 Средний доход потребителей -0,1315 0,3427 -0,3414 -0,3247 -0,3215 t-t0,025 -1,6487 -0,7799 -0,7859 -0,8604 -0,8744 t-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 месяцам Инвестиции в развитие у=61617,24+2,78х Прибыль по месяцам Маркетинговая политика у=-19586+6,5х Прибыль по месяцам Марк-ая политика конкурентов у=-19504+6,6х Инвестиции в развитие Маркетинговая политика у=5434,6+1,4х Инвестиции в развитие Марк-ая политика конкурентов у=5655,2+1,4х Маркетинговая политика Марк-ая политика конкурентов у=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 ?е2 – 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 интервал Прибыль по месяцам Инвестиции в развитие у=61617,24+2,78х 2,78+-1,6 Прибыль по месяцам Маркетинговая политика у=-19586+6,5х 6,5+-1,6 Прибыль по месяцам Марк-ая политика конкурентов у=-19504+6,6х 6,65+-1,65 Инвестиции в развитие Маркетинговая политика у=5434,6+1,4х 1,41+-0,85 Инвестиции в развитие Марк-ая политика конкурентов у=5655,2+1,4х 1,42+-0,87 Маркетинговая политика Марк-ая политика конкурентов у=10,9+1,02х 1,02+-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 бизнеса продажи,млн.шт.

Продажи главного конкурента Темп роста рынка,%(x) Фаза жизненного цикла (x-m) А 6,1 7,4 8,8 спад 355,6996 Б 0,5 5,4 74,2 рост 2165,9716 В 9 9 17,7 насыщение 99,2016 Г 8,8 8,8 22,3 насыщение 28,7296 Д 5,4 5,4 -19,7 спад 2242,9696 Е 0,6 7,1 57,3 рост 878,5296 Ж 2,7 8,4 27 насыщение 0,4356 З 2,4 6,4 42,1 рост 208,5136 И 5,6 6,5 41,8 рост 199,9396 К 0,3 7,8 5,1 спад 508,9536 сумма 276,6 6688,944 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 ? и дисперсией ?2 : , ?=276,6/10=27,7 где хi - темпы роста рынка по i-й стратегической единицы бизнеса, n – количество стратегических единиц бизнеса компании. , ?2=6688,944/10=668,8944 ?=25,86 Если темпы роста меньше, чем величина (? – 0,5?), то стратегическая единица находится на этапе спада. Если темпы роста больше, чем (? + 0,5?), то стратегическая единица относится к фазе роста. Если (? – 0,5?) = хi ?, стратегическая единица находится на этапе насыщения и если ? хi = (? + 0,5?), стратегическая единица находится на этапе зрелости. (? – 0,5?)= 14,73 (? + 0,5?)= 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 бизнеса Продажи, млн.шт.

Продажи главного конкурента Относительная доля рынка А 6,1 7,4 0,82 Б 0,5 5,4 0,09 В 9 9 1 Г 8,8 8,8 1 Д 5,4 5,4 1 Е 0,6 7,1 0,08 Ж 2,7 8,4 0,32 З 2,4 6,4 0,38 И 5,6 6,5 0,86 К 0,3 7,8 0,04 Теперь нам необходимо определить к какой же фазе жизненного цикла относятся каждая из стратегических единиц бизнеса Компании N. Таблица №26 Стратегическая единица бизнеса Относительная доля рынка Темп роста рынка,%(x) Фаза жизненного цикла А 0,82 8,8 спад Б 0,09 74,2 рост В 1 17,7 насыщение Г 1 22,3 насыщение Д 1 -19,7 спад Е 0,08 57,3 рост Ж 0,32 27 насыщение З 0,38 42,1 рост И 0,86 41,8 рост К 0,04 5,1 спад 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.