Формирование стратегии ценообразования

- продолжение работ по капитальному ремонту и модернизации пароконденсатной системы;

- сокращение объема капитального ремонта технологического оборудования, зданий, сооружений;

- сокращение финансирования социальных объектов.

Продолжается работа по проекту «Программа развития шинного производства на 2008-2010 годы». Цель программы - развитие шинного производства, увеличение объемов выпуска, повышение качества и эксплуатационных характеристик радиальных легкогрузовых шин.

На данный момент:

-освоено производство легковых радиальных шин с посадочным диаметром 13,14,15 и 16" по новым технологиям с применением НОУ-ХАУ

-освоено производство легкогрузовых радиальных шин для микроавтобусов, джипов и легких грузовиков с посадочным диаметром 15,16,17,5 и 19" по новым технологиям

-освоены технологические и конструктивные решения, переданные фирмой «Пирелли» с документацией НОУ-ХАУ, в действующем производстве.

Размеры осваиваемых шин будут конкретизироваться ежегодно с учетом требований рынка.

В 2009 году ОАО «Нижнекамскшина» выпустило 9432,8 тыс.шин, в том числе 1603,9 тыс.шт. «Кама-евро».

3.2 Затратный метод формирования цены

Предпринимателю в процессе деятельности постоянно приходится принимать решения о цене, по которой продукция будет реализована, о переменных и постоянных затратах, о приобретении и использовании ресурсов. Для этого необходимо точно и достоверно вести учет и регулирование уровня затрат и прибыли.

Все предпринимаемые в условиях рынка управленческие модели основаны на изучении взаимосвязи затрат, объема производства и прибыли. Специальный анализ помогает понять взаимоотношения между ценой изделия, объемом производства, переменными и постоянными затратами. Он позволяет сравнить различные варианты цен на продукцию и получение прибыли, а также отыскать наиболее выгодное соотношение между переменными, постоянными затратами, ценой и объемом производства продукции. Достичь этого можно разными способами: снизить цену продаж и соответственно увеличить объем реализации; увеличить постоянные затраты и увеличить объем выпуска продукции.

Знание структуры спроса, расчетной суммы издержек и цен конкурентов позволяет отобрать оптимальный метод ценообразования, приемлемый для конкретного предприятия. Минимально допустимая цена определяется себестоимостью продукции, максимальная - наличием в товаре значимого для потребителя элемента дифференциации. Цены товаров конкурентов и товаров заменителей дают средний уровень цен, которого предприятию и следует придерживаться при назначении цены.

Наиболее простой метод ценообразования заключается в начислении определенной наценки на себестоимость товара. Данный метод называется ценообразованием на основе издержек. Для его реализации необходимо иметь калькуляцию себестоимости предлагаемого товара. Целевая цена определяется путем введения некоторой надбавки к себестоимости продукции, определяемой обычно относительно инвестированного капитала:

P = C + F/Q + r *K / Q,

где С-переменные издержки;

F-постоянные издержки;

Q-объем реализации;

r-уровень отдачи на капитал, приемлемый для данной отрасли;

K - инвестированный капитал.

Данный метод игнорирует чувствительность спроса к цене и реакцию конкурентов. К методам ценообразования на основе издержек относится также расчет цены с обеспечением целевой прибыли.

Методика ценообразования с расчетом на получение целевой прибыли основывается на определении точки безубыточности [Авилова,56].

Иногда анализ соотношения затрат, объема производства и прибыли трактуют как анализ критической точки.

Под критической точкой понимается та точка объема производства, в которой затраты равны выручке от реализации всей продукции, т.е. где нет ни прибыли, ни убытков.

При расчете цены на основе обеспечения безубыточности ставится задача достижения безубыточности производства в течение определенного периода. В этом случае руководство предприятия может соответствующим образом рассчитать цену. Уровень цены должен быть таким, при котором достигается безубыточность производства при реализации определенного объема продукции по данной цене.

Для вычисления точки безубыточности можно использовать три метода: уравнения, маржинальной прибыли и графического изображения.

Метод уравнения

В качестве уравнения для анализа принимаются следующие соотношения выручки, издержек и прибыли:

Выручка - переменные затраты - постоянные затраты = прибыль.

Если выручку представить как произведение цены продажи единицы изделия и количества проданных единиц, а затраты пересчитать на единицу изделия, то в точке критического объема производства будем иметь:

Q_КР Ч Р - Q_КР Ч VC - FC = 0

Исходя из этого, определяем количество единиц продукции, которое необходимо продать, чтобы достигнуть критической точки:

Q_КР = FC / Р - VC, (1)

где Q_КР - объем производства продукции в критической точке (количество единиц);

Р - цена единицы продукции;

VC - удельные переменные затраты на единицу продукции;

FC - постоянные затраты.

Метод маржинальной прибыли представляет собой модификацию метода уравнений.

Маржинальная прибыль - это разность между выручкой от реализации продукции и переменными затратами, т.е. это определенная сумма средств, необходимая, в первую очередь, для покрытия постоянных затрат и получения прибыли предприятия. Маржинальную прибыль на единицу изделия можно также представить как разность между ценой реализации единицы товара и удельными переменными расходами. Маржинальная прибыль, приходящаяся на единицу продукции, представляет вклад каждой проданной единицы в покрытие постоянных затрат.

Маржинальный анализ широко применяется в странах с развитой рыночной экономикой. Он позволяет:

- более точно исчислить влияние факторов на изменение суммы прибыли и на этой основе более эффективно управлять процессом формирования и прогнозирования ее величины;

- определить критический уровень объема продаж, постоянных затрат, цены при заданной величине соответствующих факторов;

- установить зону безопасности предприятия;

- исчислить необходимый объем продаж для получения заданной величины прибыли.

Преобразование формулы (1) раскрывает связь объема продукции и относительного маржинального дохода:

Q_КР = FC / Р - VC = FC / P[ 1- (VC/ P) ] = FC / P(1 - d),

где d - относительный уровень удельных переменных расходов в цене продукта (d = VC/ P);

(1 - d) - относительная маржинальная прибыль на единицу объема реализации.

Графический метод дает наглядное представление об анализе и сводится к построению комплексного графика «затраты - объем производства - прибыль».

В прямоугольной системе координат строится график зависимости затрат и дохода от количества единиц произведенной продукции.

Для построения графика необходимо на основании калькуляции себестоимости товара отобразить на нем кривые валовых издержек в зависимости от объемов производства. Затем на основании планируемых объемов продаж и прогнозируемой прибыли рассчитать параметры кривой валовых поступлений.

Для определения точки безубыточности необходимо определить постоянные и переменные затраты.

Постоянными затратами являются издержки не меняющиеся в зависимости от объемов производства. К ним относятся: амортизационные отчисления, управленческие расходы, средства, необходимые на содержание и эксплуатацию зданий, их ремонт и др.

Переменные затраты изменяются строго пропорционально объему производства. К ним относятся расходы на покупку сырья, материалов, оплату труда производственных рабочих и некоторые другие. Такие затраты должны окупаться в обязательном порядке, ибо в противном случае предприятие будет нести чистые убытки. Поэтому, если переменные расходы начинают превышать продажную цену продукции, производство сворачивается.

С постоянными затратами дело обстоит сложнее, поскольку они уже сделаны. Если производство остановить, то эти затраты будут полностью потеряны, но при продолжении производства они будут хотя бы частично возвращаться.

По вертикали откладываются данные об издержках и доходе, по горизонтали - количество единиц продукции.

Критическая точка образуется в месте пересечения линии выручки и линии валовых издержек. В точке критического объема нет прибыли и нет убытка. При превышении критического объема продаж предприятие начинает получать прибыль. Таким образом, предприятие на начальном этапе планирует прибыль, а затем на основании кривых валовых поступлений при разных ценах и валовых издержках определяет оптимальный объем продаж и цену.

Точка безубыточности разделяет зону производственной деятельности предприятия на две части. При объеме выпуска меньше критического предприятие терпит убытки (зона убыточности), а при объеме, превышающем критический, получает прибыль (зона безубыточности).

Рассмотрим на примере.

Возьмем шину марки 185/ 65 Р14 Кама 236.

Дано:

? переменных затрат (VC) =697990 руб.

? постоянных затрат (FC) = 303050 руб. Ч 268 640 шт. : 1000 =

= 81411352,00 руб.

Р = 1071,11 руб.

V = 268 640 шт.

Найдем:

Выручка = Р Ч V = 1 071,11 руб. Ч 268 640 шт. = 287743742 ,60 руб.

VC_ЕД =697 990 руб./ 1000 = 697,990 руб.

Q_КР = FC / Р - VC_ЕД = 81411352,00 / 1071,11 - 697,99 = 218 190 шт.

Прибыль = Выручка - FC - VC = 287743742,60 - 697,99 Ч 268 640 - 81411352,00 = 18824357,00 руб.

Таким образом, при реализации продукции 218 190 шт. предприятие достигнет точки, в которой прибыль и убытки равны. А при превышении критического объема предприятие начнет получать прибыль.

Графики.

Приведенная графическая зависимость затрат, прибыли и объема реализации позволяет сделать важные для предприятия выводы:

- Предприятие может получить прибыль лишь при условии реализации продукции большего объема, чем критическая точка.

- Точка, находящаяся на пересечении кривой валовых издержек и кривой выручки от реализации, называется критической точкой, при переходе через которую наступает окупаемость всех издержек и предприятие начинает получать прибыль.

- С повышением цен на производимую продукцию минимальный объем производства, который соответствует критической точке, уменьшается, а при снижении цены - возрастает.

- С увеличением постоянных расходов минимальный объем производства, соответствующий точке безубыточности, повышается.

- Сохранение безубыточного объема производства при росте переменных расходов возможно при прочих равных условиях за счет увеличения минимального объема производства.

Калькуляция себестоимости шины типа 185/65Р14 КАМА 236 описана в таблице 1 (Приложении А).

Графический метод определения точки безубыточности шины марки 185/65Р14 КАМА 236 представлен в графике 1 (Приложение В).

3.3 Формирование ценовой политики предприятия на основе экономико-математических методов исследования

Статистика разработала множество методов изучения связей, выбор которых зависит о целей исследования и от поставленных задач. Связи между признаками и явлениями, ввиду их большого разнообразия, классифицируются по ряду оснований. Признаки по их значению для изучения взаимосвязи делятся на два класса. Признаки, обуславливающие изменения других, связанных с ними признаков, называются факторными, или просто факторами. Признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, являются результативными. Связь между явлениями и их признаками классифицируются по степени тесноты связи, направлению и аналитическому выражению.

В статистике различают функциональную связь и стохастическую зависимость. Функциональной называют такую связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно и только одно значение результативного признака. Функциональная связь проявляется во всех случаях наблюдения и для каждой конкретной единицы исследуемой совокупности.

Если причинная зависимость проявляется не в каждом отдельном случае, а в общем, среднем при большом числе наблюдений, то такая зависимость называется стохастической. Частным случаем стохастической связи является корреляционная связь. Суть в том, что разным значениям одной переменной соответствуют различные средние значения другой. С изменением значения признака х закономерным образом изменяются среднее значение признака у; в то время как в каждом отдельном случае значение признака у может применять множество различных значений.

По степени тесноты связи различают количественные критерии оценки тесноты связи:

По направлению выделяют связь прямую и обратную. При прямой связи с увеличением или уменьшением значений факторного признака происходит увеличение или уменьшение значений результативного.

По аналитическому выражению выделяют связи прямолинейные (или просто линейные) и нелинейные. Если статистическая связь между явлениями может быть приближенно выражена уравнением прямой линии, то ее называют линейной связью; если же она выражается уравнением какой-либо кривой линии (параболы, гиперболы, степенной, показательной, экспоненциальной и т.д.), то такую связь называют нелинейной, или криволинейной.

Корреляционная связь между признаками может возникать разными путями. Важнейший путь - причинная зависимость результативного признака от вариации факторного признака. Совершенно иная интерпретация необходима при изучении корреляционной связи между следствиями общей причины. Третий путь - взаимосвязь признаков, каждый из которых и причина, и следствие. Слово корреляция ввел в употребление в статистику английский биолог и статистик Френсис Гальтон в конце XIX в.

Корреляция - это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой.

В статистике принято различать следующие варианты зависимостей:

-Парная корреляция - связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными).

-Частная корреляция - зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков.

-Множественная корреляция - зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

Корреляционный анализ решает две основные задачи.

Первая задача заключается в определении формы связи, то есть в установлении математической формы, в которой выражается данная связь. Это очень важно, так как от правильного выбора формы связи зависит конечный результат изучения взаимосвязи между признаками.

Вторая задача состоит в измерении тесноты, то есть меры связи между признаками с целью установить степень влияния данного фактора на результат. Она решается математически путем определения параметров корреляционного уравнения.

Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции. Коэффициенты корреляции, представляя количественную характеристику тесноты связи между признаками, дают возможность определить «полезность» факторных признаков при построении уравнений множественной регрессии. Величина коэффициента корреляции служит также оценкой соответствия уравнения регрессии выявленным причинно-следственным связям.

Простейшей системой корреляционной связи является линейная связь между двумя признаками - парная линейная корреляция.

Практическое значение ее в том, что есть системы, в которых среди всех факторов, влияющих на результативный признак, выделяется один важнейший фактор, который в основном определяет вариацию результативного признака. Измерение парных корреляций составляет необходимый этап в изучении сложных, многофакторных связей. Есть такие системы связей, при изучении которых следует предпочесть парную корреляцию. Внимание к линейным связям объясняется ограниченной вариацией переменных и тем, что в большинстве случаев нелинейные формы связей для выполнения расчетов преобразуются в линейную форму.

Уравнение парной корреляционной связи имеет вид:

у = а₀ + а₁ х,

где у - теоретические значения результативного признака, полученные по уравнению регрессии;

а₀, а₁ - коэффициенты (параметры) уравнения регрессии.

Чтобы измерить тесноту прямолинейной связи между двумя признаками, пользуются парным коэффициентом корреляции, который обозначается r_xy.

Так как при корреляционной связи имеют дело не с приращением функции в связи с изменением аргумента, а с сопряженной вариацией результативных и факторных признаков.

Определение тесноты связи по существу сводится к изучению этой сопряженности, т.е. того, в какой мере отклонение от среднего уровня одного признака сопряжено с отклонением другого, т.е. при наличии полной прямой связи, все значения (х - Х) и (у - У) должны иметь одинаковые знаки, при полной обратной - разные, при частичной связи знаки в преобладающем числе случаев будут совпадать, а при отсутствии связи - совпадать примерно в равном числе случаев.

Для оценки существенности коэффициента корреляции пользуются специально разработанной таблицей критических значений r_xy.

Коэффициент корреляции r_xy применяется только в тех случаях, когда между явлениями существует прямолинейная связь. Если же связь криволинейная, то пользуются индексом корреляции.

Показатель остаточной, случайной дисперсии характеризует размер отклонений эмпирических значений результативного признака у от теоретического У, то есть случайную вариацию.

Общая дисперсия характеризует размер отклонений эмпирических значений результативного признака у от уЇ, то есть общую вариацию. Отношение случайной дисперсии к общей, характеризует долю случайной вариации в общей вариации, и есть не что иное, как доля факторной вариации в общей, потому что по правилу сложения дисперсий, общая дисперсия равна сумме факторной и случайной дисперсий.

Индекс корреляции по своему абсолютному значению колеблется в пределах от 0 до 1. при функциональной зависимости случайной вариации ?(у - У)² = 0, индекс корреляции равен 1. При отсутствии связи R = 0. потому что У = уЇ.

Коэффициент корреляции является мерой тесноты связи только для линейной формы, а индекс корреляции - и для линейной, и для криволинейной. При прямолинейной связи коэффициент корреляции по своей абсолютной величине равен индексу корреляции: |r| = R.

Если индекс корреляции возвести в квадрат, то получим коэффициент детерминации. Он характеризует роль факторной вариации в общей вариации и по построению аналогичен корреляционному отношению з². Как и корреляционное отношение, коэффициент детерминации R² может быть исчислен при помощи дисперсионного анализа, так как дисперсионный анализ позволяет расчленить общую дисперсию на факторную и случайную. Однако при дисперсионном анализе для разложения дисперсии пользуются методом группировок, а при корреляционном анализе - корреляционными уравнениями.

Коэффициент детерминации является наиболее конкретным показателем, так как отвечает на вопрос о том, какая доля в общем результате зависит от фактора, положенного в основание группировки.

В качестве примера рассмотрим корреляционный анализ проведенный с целью оптимизации ценовой политики на заводе по производству шин ОАО «Нижнекамскшина». Объектом исследования будет являться процесс ценообразования на одну марку шины:

- 185/65 Р14 КАМА 224. Основное применение:, ВАЗ 2110. Основные характеристики: тип шин - легковые; типоразмер 185/65R14; посадочный диаметр - 14; тип конструкции - радиальные; конструкция каркаса и брекера - комбинированная; исполнение - бескамерная; тип рисунка протектора - всесезонный.

Объем реализации предприятия определяется значительным количеством факторов. На данном этапе необходимо определить все количественно измеримые факторы, оказывающие воздействие на объемы реализации предприятия. В рассматриваемой модели прогнозирования уровня спроса на шину марки 185/65 Р14 КАМА 236 приняты к рассмотрению десять факторов: объем реализации предприятия, собственные цены на продукцию, участие в выставках, реклама, цены трех конкурентов, курс доллара, среднемесячная температура.

Расчеты коэффициентов парной корреляции проводились в программном продукте «Microsoft Excel». Исходные данные по марке 185/65Р14 КАМА 236 представлены в таблице 3.

Рассчитанные коэффициенты корреляции представлены в таблице 4.

Как видно по рассчитанным коэффициентам корреляции по данной марке на уровень реализации марки 185/65 Р14 КАМА 236 цена на продукцию является значимой и характеризует сильную обратную зависимость объемов продаж от цены, т.е. спрос очень эластичен по цене. Коэффициент корреляции составил - 0,83974.

В литературе по продвижению на рынке товаров шинной промышленности отмечается, что участие в выставках - более эффективный элемент маркетингового воздействия, хотя в данном случае это не подтвердилось, коэффициент корреляции затрат на выставки и объемов реализации не имеет значимой связи, т.е. участие в выставках практически не влияет на спрос на шины данной марки. Коэффициент корреляции равен -0,03143.

Затраты на рекламу также характеризуются хорошей корреляцией (0,56) с объемами реализации, что свидетельствует об эффективности рекламы и значимого ее прямого воздействия на продажи, что свидетельствует о том, что спрос на данную марку несезонный.

Цены Кировского шинного завода практически не влияют на объемы сбыта Кама euro, вероятно вследствие того, что они не производят продукцию данной ценовой категории и сопоставимого качества. Коэффициент корреляции равен 0,09019.

Цены Омского шинного завода и Ярославского шинного завода также не оказывают значимого воздействия на объемы реализации Кама euro. Однако, представляет интерес высокий значимый коэффициент корреляции между ценами данных производителей между собой, что свидетельствует, что данные предприятия конкурируют между собой по цене и ведут схожую ценовую политику, ориентируясь друг на друга при ценообразовании на схожие типоразмеры шин.

Курс доллара не имеет значимого коэффициента корреляции с объемами реализации (-0,22878), что свидетельствует о слабом воздействии экономического кризиса на объемы реализации данного типоразмера шин, либо о достаточной платежеспособности целевого сегмента рынка.

Отсутствие значимого коэффициента корреляции со среднемесячной температурой свидетельствует о том, что спрос на данную марку несезонный, коэффициент корреляции составил -0,15514.

Поскольку объемы реализации не зависят от цен конкурентов, то нет смысла предпринимать попытки снижения цен, поскольку это приведет лишь к сокращению прибыли и не вызовет ожидаемого увеличения объемов реализации. Необходимо повышать цены с целью получения большей прибыли.

Далее рассмотрим регрессионный анализ.

Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в которой изменение одной величины (называемой зависимой или результативным признаком) обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов), а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на независимую величину, принимается за постоянные и средние значения. Регрессия может быть однофакторной (парной) и многофакторной (множественной).

Метод регрессионного анализа позволяет моделировать изменение цен в зависимости от их параметров. Строго определять аналитическую форму связи и использовать рассчитанные уравнения регрессии для определения цен изделий, входящих в параметрический ряд. Метод регрессионного анализа является более точным, более совершенным среди других параметрических методов. Увязка цен с качеством достигается с помощью экономико-параметрических приемов и вычислительной техники.

По форме зависимости различают:

-линейную регрессию, которая выражается уравнением прямой.

-нелинейную регрессию, которая выражается уравнениями вида параболы, гиперболы.

По направлению связи различают:

-прямую регрессию (положительную), возникающую при условии, если с увеличением или уменьшением независимой величины значения зависимой также соответственно увеличиваются или уменьшаются;

-обратную (отрицательную) регрессию, появляющуюся при условии, что с увеличением или уменьшением независимой величины зависимая соответственно уменьшается или увеличивается.

Целью регрессионного анализа является оценка функциональной зависимости условного среднего значения результативного признака (У) от факторных (х₁ , х₂ ,.., х_к).

Основной предпосылкой регрессионного анализа является то, что только результативный признак (У) подчиняется нормальному закону распределения, а факторные признаки х₁ , х₂ ,..., х_к могут иметь произвольный закон распределения. В анализе динамических рядов в качестве факторного признака выступает время t. При этом в регрессионном анализе заранее подразумевается наличие причинно-следственных связей между результативным (У) и факторными (х₁ , х₂ ,..., х_к) признаками.

Уравнение регрессии, или статистическая модель связи социально-экономических явлений, выражаемая функцией

ЇУ_х = f (х₁ , х₂ ,..., х_к),

является достаточно адекватным реальному моделируемому явлению или процессу в случае соблюдения следующих требований их построения.

- Совокупность исследуемых исходных данных должна быть однородной и математически описываться непрерывными функциями.

- Возможность описания моделируемого явления одним или несколькими уравнениями причинно-следственных связей.

- Все факторные признаки должны иметь количественное (цифровое) выражение

- Наличие достаточно большого объема исследуемой выборочной совокупности.

- Причинно-следственные связи между явлениями и процессами следует описывать линейной или приводимой к линейной форме зависимости.

- Отсутствие количественных ограничений на параметры модели связи.

- Постоянство территориальной и временной структуры изучаемой совокупности.

Соблюдение данных требований позволяет построить статистическую модель связи, наилучшим образом аппроксимирующую моделируемые социально-экономические явления и процессы.

Теоретическая обоснованность моделей взаимосвязи, построенных на основе корреляционно-регрессионного анализа, обеспечивается соблюдением следующих основных условий.

- Все признаки и их совместные распределения должны подчинятся нормальному закону распределения.

- Дисперсия моделируемого признака (У) должна все время оставаться постоянной при изменении величины (У) и значений факторных признаков.

- Отдельные наблюдения должны быть независимыми, то есть результаты, полученные в i-ом наблюдении, не должны быть связаны с предыдущими и содержать информацию о последующих наблюдениях, а также влиять на них.

Отступление от этих условий и предпосылок приводит к тому, что модель регрессии будет неадекватно отражать реально существующие связи между анализируемыми признаками.

Одной из проблем построения уравнения регрессии является ее размерность, то есть определение числа факторных признаков, включаемых в модель. Их число должно быть оптимальным.

Сокращение размерности за счет исключения второстепенных, несущественных факторов позволяет получить модель, быстрее и качественнее реализуемую. В то же время построение модели малой размерности может привести к тому, что она будет недостаточно полно описывать исследуемое явление или процесс в единой системе национального счетоводства.

Практика выработала определенный критерий, позволяющий установить оптимальное соотношение между числом факторных признаков, включаемых в модель, и объемом исследуемой совокупности. Согласно данному критерию число факторных признаков (к) должно быть в 5-6 раз меньше объема изучаемой совокупности.

Для практического использования моделей регрессии очень важна их адекватность, то есть соответствие фактическим статистическим данным.

Корреляционный и регрессионный анализ обычно проводится для ограниченной по объему совокупности. Поэтому показатели корреляции и регрессии - параметры уравнения регрессии, коэффициенты корреляции и детерминации могут быть искажены действием случайных факторов. Чтобы проверить, насколько эти показатели характерны для всей генеральной совокупности, не являются ли они результатом стечения случайных обстоятельств, необходимо проверить адекватность построенных статистических моделей.

При численности объектов анализа до 30 единиц возникает необходимость проверки значимости (существенности) каждого коэффициента регрессии. При этом выясняют насколько вычисленные параметры характерны для отображения комплекса условий: не являются ли полученные значения параметров результатами действия случайных причин.

Значимость коэффициентов простой линейной регрессии (применительно к совокупностям, у которых n < 30) осуществляют с помощью t - критерия Стьюдента. При этом вычисляют расчетные (фактические) значения t - критерия:

для параметра а₀ t = |а₀| ( vn -2) / д_ост;

для параметра а₁ t = |а₁| (vn -2 / д_ост )*д_х, где n -объем выборки;

Вычисленные по этим формулам значения, сравниваются с критическими t, которые определяют по таблице Стьюдента с учетом принятого уровня значимости б (это вероятность, с которой может быть опровергнута гипотеза о том или ином законе распределения; значимость может быть равна 0,1; 0,05;0,01) и числом степеней свободы вариации н = n -2. В социально-экономических исследованиях уровень значимости б обычно принимают равным 0,05. Параметр признается значимым (существенным) при условии, если t_расч > t_табл. В таком случае практически невероятно, что найденные значения параметров обусловлены только случайными совпадениями.

Проверка адекватности регрессионной модели может быть дополнена корреляционным анализом. Для этого необходимо определить тесноту корреляционной связи между переменными х и у. Теснота корреляционной связи, как и любой другой, может быть измерена эмпирическим корреляционным отношением з_э, когда д² (межгрупповая дисперсия) характеризует отклонения групповых средних результативного признака от общей средней.

Заключение

Шинная промышленность России является одним из важнейших секторов химического производства, обеспечивая экономическую и оборонную безопасность страны.

Наиболее эффективным организационным направлением развития шинной промышленности России является ее функционирование в составе многопрофильных интегрированных комплексов, состоящих как из предприятий, так и из соответствующих структур в сфере обращения, маркетинга и сбыта товаров, финансов и НИОКР. Очень важно определить тенденции происходящие на рынке шинной промышленности, отслеживать состояние дел у конкурентов, для того чтобы на основе анализа повысить конкурентоспособность собственной продукции как на российском так и на мировом рынке.

В данной работе рассмотрены ценовые стратегии следующих шинных заводов: ОАО «Нижнекамскшина»; «Сибур», в состав которого входят «Ярославский шинный завод», «Омский шинный завод», «Волтайр» и «Уралшина»; «Амтел», в состав которого входят «Воронежский шинный завод» и «Кировский шинный завод», «Росава»; «Петрошина»; «Барнаульский шинный завод».

В последние годы все игроки шинного бизнеса приняли курс импорт зарубежных технологий и оборудования и вместе с тем наряду с кризисом в отечественном машиностроении активно внедрялись на российский рынок производители автомобилей зарубежных марок и производители шин известных зарубежных брендов, что требовало обновления основных фондов и технологий.

Чтобы следовать за возрастающими требованиями автозаводов - потребителей шинной продукции, развитием автомобилестроения необходимо искать новые подходы в конкурентной борьбе. Позицию лидеров шинной отрасли будут иметь те предприятия, которые будут не только реализовывать полномасштабные инвестиционные программы, направленные на перевооружение предприятия и внедрения новых технологий, но и имеющие целостную, долгосрочную ценовую стратегию.

Процесс разработки стратегии ценообразования является многостадийным процессом, включающим рассмотрение всех значимых факторов, оказывающих влияние на восприятие покупателем цены товара. Только после детального анализа собственных издержек, цен конкурентов и изучения эластичности спроса по цене, предприятие может непосредственно приступить к процессу установления цен. При этом предприятие должно учитывать реакцию на предполагаемую цену со стороны дистрибьюторов, дилеров и собственного торгового персонала. А также просчитать возможную реакцию на изменение цены со стороны конкурентов.

Существуют следующие методы ценообразования:

- затратные методы;

- рыночные методы определения цен;

- эконометрические методы определения цен.

На ОАО «Нижнекамскшина» ценообразование основано на затратном подходе в части услуг по переработке сырья и изготовления готовой продукции (давальческая схема) и рыночные методы при реализации готовой продукции собственником продукции по договору комиссии с ООО «ТД Кама».

Затратный подход к ценообразованию является самым старым и, вероятнее всего самым надежным, так как в его основе лежит такая реальная категория, как затраты организации на производство и сбыт продукции, которые подтверждены бухгалтерскими документами. Кроме того, при затратном подходе к ценообразованию принимаются в качестве отправной точки фактические затраты организации, непосредственно связанные с производством и реализацией продукции (товаров).

Для потребителей наиболее приемлемым методом определения цены является рыночный метод. Суть рыночного метода заключается в том, что реальный процесс формирования цен здесь происходит не в сфере производства, не на предприятии, а в сфере реализации продукции, т.е. на рынке, под воздействием спроса и предложения, товарно-денежных отношений. Цена товара и его полезность проходят проверку рынком и окончательно формируются на рынке.

Механизм ценообразования в условиях рыночных отношений проявляется через цены и их динамику. Динамика цен формируется под воздействием двух важнейших факторов - стратегического и тактического.

Стратегический фактор выражается в том, что цены образуются на основе стоимости товаров. Постоянно происходят колебания цен вокруг стоимости. Процесс весьма сложный.

Стратегический фактор выражается в том, что цены образуются на основе стоимости товаров. Постоянно происходят колебания цен вокруг стоимости. Первый фактор - фактор долговременного перспективного действия. Второй может часто меняться, так как динамика конъюнктурных изменений очень высока; здесь требуется всестороннее изучение этих изменений. Как первый, так и второй факторы весьма важны в условиях рыночной экономики, ими нужно в совершенстве овладеть и научиться умело пользоваться. В противном случае предприятию включаться в рыночную экономику не имеет смысла - это чревато для них отрицательными экономическими последствиями.

Таким образом, основным фактором при этом методе являются не издержки продавца, а покупательское восприятие, позволяющее покупателю из всей предложенной гаммы выбрать наиболее оптимальный вариант с точки зрения цены и качества товара, учитывая при этом, что приобретение дорогостоящего товара может быть иногда целесообразнее, чем покупка более дешевого аналога.

Проведя анализ точки безубыточности можно сделать следующие выводы: при реализации 218 190 шт. шин марки 185/65R14 Кама 236предприятие достигнет точки, в которой прибыль и убытки равны. А при превышении критического объема предприятие начнет получать прибыль равную 18824357,00 руб.

В целом по результатам корреляционного анализа марки 185/65R14 Кама 236 можно сделать следующие выводы: марка показала эластичный спрос на изменение цен предприятия, к тому же объемы реализации зависят по данной марке от рекламы.

С целью увеличения объемов реализации на предприятии необходимо усилить маркетинговую политику и активизировать рекламу, поскольку именно она способствует привлечению целевой группы потребителей.

Поскольку объемы реализации не зависят от цен конкурентов, то нет смысла предпринимать попытки снижения цен, поскольку это приведет лишь к сокращению прибыли и не вызовет ожидаемого увеличения объемов реализации. Необходимо повышать цены с целью получения большей прибыли.

Ни выставки, ни реклама не оказали никакого влияния.

В шинной промышленности предполагается совершенствование структуры производства за счет увеличения доли шин радиальной структуры и цельнометаллокордных шин, что отвечает современным перспективным требованиям к долговечности шин, их эксплуатационным свойствам, экономии топлива и экологической безопасности.

Предстоит решить много проблем по реструктуризации шинной промышленности, что в свою очередь позволит повысить экономическую и оборонную безопасность России; повысить конкурентоспособность российских шин на мировом рынке; удовлетворить спрос потребителей с учетом требований качества и ассортимента шин; улучшить экологическую обстановку за счет повышения долговечности шин, снижения расхода топлива; сохранить и создать новые рабочие места, как у производителей шин, так и у поставщиков сырья и вспомогательных материалов.

Список использованных источников и литературы

1. Ценообразование в химической промышленности: Учебное пособие/ В.В.Авилова, Д.Ш.Султанова, И.А.Бочкова; Казанский государственный технологический университет, Казань, 2003. - 162 с.

2. Цены и ценообразование: Учебник для вузов/Под ред. И.К.Салимжанова. - М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999. - 304 с.

3. Попов Е.В., Крючкова О.Н. Ценообразование: методы установления цен и их классификация // Макретинг. 2002. №5. - 111 с.

4. Яновский А.М. Формирование ценовой политики предприятия // Маркетинг. 2002. № 3. - 117 с.

5. Муромцев С.В. Разработка маркетинговой стратегии промышленного предприятия // Маркетинг. 2004. №1. - 109 с.

6. Желтякова И.А., Маховикова Г.А., Пузыня Н.Ю. Цены и ценообразование. Краткий курс/ Учебное пособие. - СПб: Издательство «Питер», 1999. - 112 с.

7. Шуляк П.Н. Ценообразование: Учебно-практическое пособие. - 3-е издание перераб. и доп. - М.: Издательский Дом «Дашко и К^О», 2000. - 192 с.

8. Уткин Э.А. Цены. Ценообразование. Ценовая политика. - М.: Ассоциация авторов и издателей «Тандем». Издательство ЭКМОС, 1997. - 224 с.

9. Чуев И.Н., Чечевицына Л.Н. Экономика предприятия: Учебник. - М.: Издательско - торговая корпорация «Дашко и К^О», 2003. - 416 с.

10. Трацевский И.П., Грекова И.Н. Ценообразование: Учебное пособие. - Мн.: «Новое знание», 2000. - 160 с.

11. Макарьева В.И. Влияние ценообразования на выручку, получаемую от реализации продукции // Налоговый вестник. 2004. № 4. - 88 с.

12. Липсиц И.В. Коммерческое ценообразование: Учебник. - М.: Издательство БЕК, 2000. - 368 с.

13. Цены и ценообразование. Под ред. В.Е.Есипова: учебник для вузов. 3-е изд. - СПб: Издательство «Питер», 1999. - 464 с.

14. Маренков Н.Л. Цены и ценообразование в рыночной экономике России. Курс лекций по специальностям «Финансы и кредит» и «Бухгалтерский учет и аудит». М.: Эдиториал УРСС, 2000. - 216 с.

15. http: // www.omsktyre.ru

16. http: // www.yashz.yaroslavl.ru

17. http: // www.kc-voltyre.ru

18. http: // www.rimeks.ru

19. http: // wwww.amtelcenter.ru

20. http: // www.shina.vrn.ru

21. http: // www.sibshina.ru

22. http: // www.bcrosava.com.ua

23. http: // www.petroshina.ru

24. http: // www.altai.amic.rut

25. http: //www.100best.ru

26. Авилова - статья

27. http: // www. shina-kama.ru

28. Ламбен Жан-Жак. Стратегический маркетинг. Европейская перспектива. Пер. с французского. -СПб.: Наука, 1996.-XV+589 с.

29. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учебник. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М,2004. - 425 с. - (Высшее образование).

30. Курс экономики. Учебник. - 3-е изд., доп. / Под ред. Б.А.Райзберга. - М.: ИНФРА-М,2000. - 716 с.

31. Попов Е.В., Крючкова О.Н. Ценообразование: методы установления цен и их классификация // Макретинг. 2002. №6. - 102 с.

32. Теория статистики: Учебник/Под ред. Проф. Р.А.Шмойловой. - 3-е изд., перераб. - М.: Финансы и статистика, 1999. - 560. - с.: ил.

33. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник/Под ред. Чл.-корр. РАН И.И.Елисеевой. - 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 1999. - 480 с.: ил.

34. Годин А.М. Статистика: Учебник. - 2-е изд., перераб. - М.: Издательско-торговая корпорация «Дашко и К^О», 2003. - 472 с.

35. Сиденко А.В., Попов Г.Ю., Матвеева В.М. Статистика: Учебник. - М.: Издательство «Дело и Сервис», 2000. - 464 с.

36. Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие для вузов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 463 с.

Размещено на Allbest.ru