Главная Коллекция "Otherreferats" Менеджмент и трудовые отношения 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

Индексный анализ экономической эффективности производства. Формирование ассортиментной политики предприятия. Прогнозирование объемов продаж изделия выбранной ассортиментной позиции. Сущность анализа портфеля стратегических бизнес единиц предприятия.

Рубрика Менеджмент и трудовые отношения
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 04.09.2010
Размер файла 221,3 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Страница:

66

Министерство образования и науки Российской Федерации

Саратовский государственный технический университет

Институт Бизнеса и Делового Администрирования

Кафедра ММЛ

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине: «Стратегический менеджмент»

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

Выполнил: Костенко Е.В.

Проверил: Фоменко А.В.

Саратов 2004

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

Расчетная - аналитическая часть

1. Индексный анализ экономической эффективности производств

2. Формирование ассортиментной политики предприятия

3. Прогнозирование объемов продаж изделия выбранной ассортиментной позиции

4. Определение степени влияния совокупности факторов на объем прибыли

5. Анализ портфеля стратегических бизнес единиц предприятия

Заключение

Список использованной литературы и источников

ВЕДЕНИЕ

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

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

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

Система управления, основанная на принципах концепции стратегического менеджмента, позволяет взглянуть на организацию как на единое целое, объяснить с общесистемных позиций, почему некоторые фирмы развиваются и процветают, а иные переживают стагнацию или им грозит банкротство, почему происходит постоянное перераспределение ролей основных участников рынка.

Целью данной работы является выполнение отдельных элементов комплексного анализа внешней и внутренней среды предприятия и определение стратегических направлений развития, определяющих комплексную стратегическую политику предприятия.

Вариант данной курсовой работы 5.

1. Индексный анализ экономической эффективности производства

При проведении анализа, в первую очередь необходимо определить экономическую эффективность производства, поскольку она является основным условием устойчивого положения предприятия на рынке. Она измеряется отношением экономического результата к затратам факторов производства.

Специалистами предприятия были выделены основные показатели факторов и результатов деятельности. При этом ряд показателей результатов рассматривались в качестве показателей факторов.

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

Таблица 1 Показатели результатов

Периоды

Прибыль

Выручка от продаж

Товарная продукция

Себестоимость продукции

Оплата труда

Базисный период

41.8

926

926

909

3.85

Исследуемый период

11.7

223

229

190

7.42

Таблица 2 Показатели факторов

Периоды

Выручка от продаж

Товарная продукция

Себестоимость продукции

Стоимость сырья и материалов

Стоимость основных производственных фондов

Оборотные средства

Численность работников

Оплата труда

Базисный период

926

926

909

870

294.2

79.8

2005

3.85

Исследуемый период

223

229

190

146

77.8

27.8

1962

4.72

Таблица 3 Показатели результатов и факторов в базисном и исследуемом периодах и индексы их объема

Показатели

Базисный период X0, Y0

Исследуемый период X1, Y1

Значение соответствующих индексов Ix, Iy

Результаты

Факторы

Прибыль

41.8

11.7

0.28

Выручка от продаж

Выручка от продаж

926

223

0.24

Товарная продукция

Товарная продукция

926

229

0.25

Себестоимость продукции

Себестоимость продукции

909

190

0.21

Оплата труда

Оплата труда

3.85

4.72

1.2

Стоимость сырья и материалов

870

146

0.17

Стоимость основных производственных фондов

294.2

77.8

0.26

Оборотные средства

79.8

27.8

0.35

Численность работников

2005

1962

0.98

Ix=x1/x0; Iy=y1/y0.

При проведении предварительного анализа экономической эффективности предприятия N на основе полученных значений индексов объемов факторов и результатов можно отметить, что произошло снижение объема получаемой прибыли в 0.28 раз. Обусловлено данное уменьшение такими факторами как: снижение выручки от продаж (на 703 = 926-223), снижение производства товарной продукции (на 697 = 926-229) и снижением себестоимости продукции (на 719). За исследуемый период по сравнению с базисным произошли такие изменения: резко уменьшились товарные запасы на складе, произошло снижение себестоимости выпускаемых изделий - это характеризуется снижением стоимости сырья и материалов и стоимости основных производственных фондов. В 0.35 раза снизились оборотные средства. По полученным значениям видно, что увеличилась средняя заработная плата на одного работника за исследуемый период времени в 1.2 раза, а численность работников сократилась по сравнению с базисным периодом на 43 работника.

Для проведения более глубокого анализа экономической эффективности компании сформируем матрицу, в которой отразим расчет коэффициентов отдачи фактора на результат в базисном периоде.

Таблица 4 Коэффициенты отдачи факторов на результат в базисном периоде (млн.у.д.е.)

Факторы

Результаты

Прибыль

Выручка от продаж

Товарная продукция

Себестоимость продукции

Оплата труда

Выручка от продаж

0.045

__

0.004

Товарная продукция

0.045

1

__

Себестоимость продукции

0.045

__

0.004

Стоимость сырья и материалов

10.86

1.06

1.004

Стоимость основных производственных фондов

0.048

3.15

Оборотные средства

0.142

11.6

Численность работников

0.02

0.46

0.002

Оплата труда

0.52

240.5

236.1

Столбец «прибыль»: Прибыль баз. /Фактор (выручка от продаж) = 41.8/926 = 0.045;

Столбец «выручка от продаж»: Выручка от продаж баз./Товарная продукция баз.= 926/926 = 1;

Столбец «товарная продукция»: Товарная продукция баз./Стоимость сырья и материалов баз.= 926/870 = 1.06;

Столбец «себестоимость продукции»: Стоимость продукции баз./ Стоимость сырья и материалов баз.= 909/870 = 1.044;

Столбец «оплата труда»: Оплата труда баз./ Выручка от продаж баз.= 3.85/926 = 0.004.

Экономический смысл всех полученных коэффициентов, исходя из того, что каждый коэффициент показывает значение результата, полученное на единицу фактора:

Если отношение прибыли к выручке от продаж (коэффициент валовой прибыли) равно 0.045, а отношение оплаты туда к выручке от продаж (коэффициент отдачи выручки от продаж на оплату труда) равно 0.004, то это показывает, что каждые 1000 у.д.е. продаж дали 45 у.д.е. прибыли и 4 у.д.е. оплаты труда.

Если отношение прибыли к товарной продукции (коэффициент отдачи товарной продукции на прибыль) равно 0.045, а отношение выручки от продаж к товарной продукции (коэффициент реализации продукции) равно 1, то это показывает, что каждые 1000 у.д.е. произведенной продукции дали 45 у.д.е. прибыли и1000 у.д.е. выручки от продаж.

Если отношение прибыли к себестоимости продукции (рентабельность продукции) равно 0.045, а отношение оплаты труда к себестоимости продукции (удельный вес оплаты труда в себестоимости) равно 0.004, то это показывает, что каждые 1000 у.д.е. себестоимости продукции дали 45 у.д.е. прибыли и 4 у.д.е. оплаты труда.

Если отношение прибыли к стоимости сырья и материалов (коэффициент отдачи сырья и материалов на прибыль) равно 10.86; отношение товарной продукции к стоимости сырья и материалов (коэффициент материалоотдачи) равно 1.06, а отношение себестоимости продукции к стоимости сырья и материалов (коэффициент отдачи сырья и материалов на себестоимость) равно 1.044, то это показывает, что каждые 1000 у.д.е. стоимости сырья и материалов дали 10860 у.д.е. прибыли, 1060 у.д.е. товарной продукции и 1044 у.д.е. себестоимости продукции.

Если отношение прибыли к стоимости основных производственных фондов (рентабельность основных производственных фондов) равно 0.048, а отношение товарной продукции к стоимости основных производственных фондов (коэффициент фондоотдачи) равно 3.15, то это показывает, что каждые 1000 у.д.е. стоимости основных производственных фондов дали 48 у.д.е. прибыли и 3150 у.д.е. товарной продукции.

Если отношение прибыли к оборотным средствам (рентабельность оборотных средств) равно 0.142, а отношение выручки от продаж к оборотным средствам (коэффициент оборачиваемости оборотных средств) равно 11.6, то это показывает, что каждые 1000 у.д.е. оборотных средств дали 142 у.д.е. прибыли и 11600 у.д.е. выручки от продаж.

Если отношение прибыли к численности работников (прибыль на одного работника) равно 0.02, а отношение товарной продукции к численности работников (производительность труда) равно 0.46 и отношение оплаты труда к численности работников (уровень оплаты труда) равно 0.002, то это показывает, что каждый 1 работник дал 20000 у.д.е. прибыли, 460000 товарной продукции и 2000 у.д.е. оплаты труда.

Если отношение прибыли к оплате труда (прибыль на 1 рубль оплаты труда) равно 0.52, отношение товарной продукции к оплате труда (коэффициент зарплатоотдачи) равно 240.5, а отношение себестоимости продукции к оплате труда (коэффициент отдачи оплаты труда на себестоимость) равно 236.1, то это показывает, что каждые 1000 у.д.е. оплаты труда дали 520 у.д.е. прибыли, 240500 у.д.е. товарной продукции и 236100 у.д.е. себестоимости продукции.

Таблица 5 Коэффициенты отдачи факторов на результат в исследуемом периоде

Факторы

Результаты

Прибыль

Выручка от продаж

Товарная продукция

Себестоимость продукции

Оплата труда

Выручка от продаж

0.052

__

0.02

Товарная продукция

0.05

0.97

__

Себестоимость продукции

0.06

__

0.03

Стоимость сырья и материалов

0.08

1.57

1.3

Стоимость основных производственных фондов

0.15

2.94

Оборотные средства

0.42

8.02

Численность работников

0.006

0.117

0.003

Оплата труда

2.48

48.5

40.3

Экономический смысл всех полученных коэффициентов, исходя из того, что каждый коэффициент показывает значение результата, полученное на единицу фактора в исследуемый период:

Если отношение прибыли в выручке от продаж (коэффициент валовой прибыли) равно 0.052. а отношение оплаты труда к выручке от продаж (коэффициент отдачи выручки от продаж на оплату труда) равно 0.02, то это показывает, что каждые 1000 у.д.е. продаж дали 52 у.д.е. прибыли и 20 у.д.е. оплаты труда.

Если отношение прибыли к товарной продукции (коэффициент отдачи товарной продукции на прибыль) равно 0.05, а отношение выручки от продаж к товарной продукции (коэффициент реализации продукции) равно 0.97, то это показывает, что каждые 1000 у.д.е. произведенной продукции дали 50 у.д.е. прибыли и 970 у.д.е. выручки от продаж.

Если отношение прибыли к себестоимости продукции (рентабельность продукции) равно 0.06, а отношение оплаты труда к себестоимости продукции (удельный вес оплаты труда в себестоимости) равно 0.03, то это показывает, что каждые 1000 у.д.е. себестоимости продукции дали 60 у.д.е. прибыли и 30 у.д.е. оплаты труда.

Если отношение прибыли к стоимости сырья и материалов (коэффициент отдачи сырья и материалов на прибыль) равно 0.08; отношение товарной продукции к стоимости сырья и материалов (коэффициент материалоотдачи) равно 1.57, а отношение себестоимости продукции к стоимости сырья и материалов (коэффициент отдачи сырья и материалов на себестоимость) равно 1.3, то это показывает, что каждые 1000 у.д.е. стоимости сырья и материалов дали 80 у.д.е. прибыли, 1570 у.д.е. товарной продукции и 1300 у.д.е. себестоимости продукции.

Если отношение прибыли к стоимости основных производственных фондов (рентабельность основных производственных фондов) равно 0.15, а отношение товарной продукции к стоимости основных производственных фондов (коэффициент фондоотдачи) равно 2.94, то это показывает, что каждые 1000 у.д.е. стоимости основных производственных фондов дали 150 у.д.е. прибыли и 2940 у.д.е. товарной продукции.

Если отношение прибыли к оборотным средствам (рентабельность оборотных средств) равно 0.42, а отношение выручки от продаж к оборотным средствам (коэффициент оборачиваемости оборотных средств) равно 8.02, то это показывает, что каждые 1000 у.д.е. оборотных средств дали 420 у.д.е. прибыли и 8020 у.д.е. выручки от продаж.

Если отношение прибыли к численности работников (прибыль на одного работника) равно 0.006, а отношение товарной продукции к численности работников (производительность труда) равно 0.117 и отношение оплаты труда к численности работников (уровень оплаты труда) равно 0.003, то это показывает, что каждый 1 работник дал 6000 у.д.е. прибыли, 117000 товарной продукции и 3000 у.д.е. оплаты труда.

Если отношение прибыли к оплате труда (прибыль на 1 рубль оплаты труда) равно 2.48, отношение товарной продукции к оплате труда (коэффициент зарплатоотдачи) равно 48.5, а отношение себестоимости продукции к оплате труда (коэффициент отдачи оплаты труда на себестоимость) равно 40.3, то это показывает, что каждые 1000 у.д.е. оплаты труда дали 2480 у.д.е. прибыли, 48500 у.д.е. товарной продукции и 40300 у.д.е. себестоимости продукции.

Таблица 6 Коэффициенты отдачи факторов на результат по индексам

Факторы

Результаты

Прибыль

Выручка от продаж

Товарная продукция

Себестоимость продукции

Оплата труда

Выручка от продаж

1.16

__

5

Товарная продукция

1.11

0.97

__

Себестоимость продукции

1.3

__

7.5

Стоимость сырья и материалов

0.007

1.48

1.25

Стоимость основных производственных фондов

3.13

0.93

Оборотные средства

2.96

0.7

Численность работников

0.3

0.25

1.5

Оплата труда

4.77

0.2

0.17

На предприятии N произошли такие изменения в исследуемый период по сравнению с базисным.

Коэффициент отдачи товарной продукции на прибыль увеличился в исследуемом периоде по сравнению с базисным с 0.045 до 0.5. В то же время, индекс рентабельности продукции равен 1.3, что показывает рост рентабельности в исследуемом периоде. Индекс коэффициента валовой прибыли (11.6) показывает рост нормы прибыли в исследуемом периоде. Индекс коэффициента реализации продукции показывает снижение данного показателя, следовательно, можно предположить, что коэффициент отдачи товарной продукции на прибыль повысился не за счет сокращения запасов готовой продукции на складе.

Увеличение коэффициента рентабельности основных производственных фондов с 0.048 до 0.15 говорит о более эффективном их использовании. Но в то же время снижение коэффициента фондоотдачи (0.93) показывает, что увеличение прибыли было достигнуто за счет других факторов, а эффективность основных фондов либо снизилась, либо возрастала непропорционально их наращиванию. При этом наблюдается рост коэффициентов рентабельности (2.96) и снижение оборачиваемости оборотных средств (0.7). трудовые ресурсы используются менее эффективно в исследуемом периоде по сравнению с базисным, согласно коэффициентам прибыли на одного работника (0.3) и производительности труда (0.25). Это свидетельствует об ухудшении организации производства, труда и управления.

Увеличение коэффициента рентабельности оборотных средств (индекс 2.96), при условии уровня прибыли в исследуемом периоде по сравнению с базисным, говорит об уменьшении оборотных средств в организации.

Таблица 7 Матрица фактических и желаемых ситуаций

Факторы

Результаты

Прибыль

Выручка от продаж

Товарная продукция

Себестоимость продукции

Оплата труда

Выручка от продаж

5/1

__

3/1

Товарная продукция

5/1

13/6

__

Себестоимость продукции

5/2

__

3/1

Стоимость сырья и материалов

13/2

5/2

5/4

Стоимость основных производственных фондов

5/2

13/2

Оборотные средства

5/2

13/2

Численность работников

13/3

13/3

3/3

Оплата труда

5/1

11/1

11/10

Таблица 8 Приоритетность задач улучшения ситуации

Факторы

Результаты

Прибыль

Выручка от продаж

Товарная продукция

Себестоимость продукции

Оплата труда

Выручка от продаж

4

__

6

Товарная продукция

4

3

__

Себестоимость продукции

5

__

6

Стоимость сырья и материалов

1

5

7

Стоимость основных производственных фондов

5

1

Оборотные средства

5

1

Численность работников

2

2

Оплата труда

4

2

7

Выводы по первому этапу принятия решения:

Из сформированной матрицы приоритетов задач улучшения ситуации на предприятии N, надо отметить первый приоритет по улучшению позиции:

ѕ коэффициент отдачи сырья и материалов на прибыль;

ѕ коэффициент оборачиваемости оборотных средств;

ѕ коэффициент фондоотдачи.

Это обусловлено снижением объема фактора Ix<1 и снижением его отдачи Iк<1, которые привели к существенному снижению результата Iy<1 по сравнению с базисным периодом. Желательным в данном случае будет прирост результата Iy>1 достигнутого за счет повышения отдачи фактора Iк>1, а объем фактора Ix=1.

Вторым приоритетом является позиции:

ѕ прибыль на одного работника;

ѕ производительность труда;

ѕ коэффициент зарплатоотдачи.

Это обусловлено снижением объема фактора Ix<1 и снижением его отдачи фактора Iк<1, которые привели к существенному снижению результата Iy<1 (для первых двух позиций) по сравнению с базисным периодом. Желательным в данном случае будет прирост результата Iy>1 достигнутого за счет повышения отдачи фактора Iк>1, несмотря на уменьшение объема фактора Ix<1. Позиция «коэффициент зарплатоотдачи» обусловлена увеличением объема фактора Ix>1, которое не компенсировало снижение его отдачи Iк<1, и результат Iy<1 понизился. Желательным в данной ситуации будет прирост результата Iy>1 достигнутого за счет увеличения объема фактора Ix>1 и повышения его отдачи Iк>1.

Третьим приоритетом позиции является коэффициент реализации продукции. Это обусловлено снижением объема фактора Ix<1 и снижением его отдачи фактора Iк<1, которые привели к существенному снижению результата Iy<1 по сравнению с базисным периодом. Желательным в данном случае будет прирост результата Iy>1 достигнутого за счет увеличения объема фактора Ix>1.

Четвертым приоритетом позиции является:

ѕ коэффициент валовой прибыли;

ѕ коэффициент отдачи товарной продукции на прибыль;

ѕ прибыль на рубль оплаты труда.

Это обусловлено повышением отдачи фактора Iк>1, который не компенсировал уменьшение объема фактора Ix<1, и результат Iy<1 понизился. Желательным в данной ситуации будет прирост результата Iy>1 достигнутого за счет увеличения объема фактора Ix>1 и повышения его отдачи Iк>1.

Пятым приоритетом позиции является:

ѕ рентабельность продукции;

ѕ рентабельность основных производственных фондов;

ѕ рентабельность оборотных средств;

ѕ коэффициент материалоотдачи.

Это обусловлено повышением отдачи фактора Iк>1, который не компенсировал уменьшение объема фактора Ix<1, и результат Iy<1 понизился. Желательным в этой ситуации является прирост результата Iy>1 достигнутого за счет повышения отдачи фактора Iк>1.

Шестым приоритетом позиции является:

ѕ коэффициент отдачи выручки от продаж на оплату труда;

ѕ удельный вес оплаты труда в себестоимости.

Это обусловлено приростом результата Iy>1 достигнутого за счет повышения отдачи фактора Iк>1, несмотря на уменьшение объема фактора Ix<1. Желательным в данной ситуации будет прирост результата Iy>1 достигнутого за счет увеличения объема фактора Ix>1 и повышения его отдачи Iк>1.

Седьмым приоритетом позиции является:

ѕ коэффициент отдачи сырья и материалов на себестоимость;

ѕ коэффициент отдачи оплаты труда на себестоимость.

Первая позиция обусловлена повышением отдачи фактора Iк>1, который не компенсировал уменьшение объема фактора Ix<1, и результат Iy<1 понизился. Желательным в данной ситуации является сохранение достигнутого в базисном периоде результата Iy=1 (прирост которого достигнут не будет) за счет повышения отдачи фактора Iк>1, несмотря на уменьшение объема фактора Ix<1. Вторая позиция обусловлена увеличением объема фактора Ix>1, которое не компенсировало снижение его отдачи Iк<1, и результат Iy<1 понизился. Желательным в данной ситуации будет сохранение результата Iy=1 на уровне базисного периода (прирост результата достигнут не будет), а увеличение объема фактора Ix>1 компенсирует снижение отдачи фактора Iк<1.

2. Формирование ассортиментной политики предприятия

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

По имеющимся данным рентабельности и объема продаж выпускаемой продукции необходимо предложить мероприятия по рационализации ассортиментной политики.

Формирование ассортиментной политики предприятия осуществляют по схеме: ранговый анализ фактической структуры ассортимента - анализ факторов ассортиментной политики - принятие решений о мерах по улучшению структуры ассортимента - ранговый анализ желательной структуры ассортимента.

В процессе рангового анализа для каждого вида изделия выделяют удельный вес выпуска в общем, объеме, рентабельность, ранг выпуска по удельному весу, ранг по рентабельности, разницу рангов по удельному весу выпуска и рентабельности.

Таблица 9 Исходные данные для оценки рациональности ассортиментной политике предприятия

Наименование изделия

Себестоимость, тыс. у.д.е.

Доход, тыс. у.д.е.

Возможность повышения цены

Возможность снижения себестоимости

Увеличение затрат от снижения себестоимости, %

Возможность увеличения объема выпуска, %

Возможность расширения объема рынка, %

Объем выпуска, тыс. шт.

Прибыль, тыс. у.д.е.

(3) - (2)

А

2013

3768

0

0

43,5

108,0

133,2

433,6

1755

Б

1837

2316

0

1

8,1

68,7

130,0

280,8

479

В

7750

7903

0

1

39,5

113,6

92,8

747,5

153

Г

3982

5329

0

2

6,6

148,5

100,5

555,1

1347

Д

2290

2753

0

1

46,3

153,3

118,2

236,2

463

Е

8953

9591

1

1

5,5

146,7

84,3

972,1

638

Ж

6986

7910

1

1

27,3

97,3

109,5

826,5

924

З

1656

3467

1

1

13,8

149,6

97,0

351,2

1811

И

7552

9171

0

0

12,3

144,5

88,1

924,6

1619

К

692,4

1298

1

0

41,4

109,6

80,9

70,8

605,6

Таблица 10 Ранговый анализ ассортимента

Условное наименование изделия

Объем выпуска, тыс. у.д.е.

Удельный вес выпуска, % общего объема выпуска

((V вып./ ?(V вып.)) * 100%

Рентабельность, %

(прибыль/себестоимость)

Ранг объема выпуска

(с наименьшего)

Ранг рентабельности

(с наименьтшего)

Разница рангов

А

433,6

8

0,8718

5

8

3

Б

280,8

5,2

0,2608

3

6

3

В

747,5

13,8

0,0197

7

1

6

Г

555,1

10,4

0,3383

6

7

1

Д

236,2

4,4

0,2022

2

4

2

Е

972,1

18

0,0713

10

2

8

Ж

826,5

15,3

0,1323

8

3

5

З

351,2

6,5

1,0936

4

10

6

И

924,6

17,1

0,2144

9

5

4

К

70,8

1,3

0,8746

1

9

8

Рассчитаем коэффициент корреляции ранга выпуска и ранга рентабельности.

Таблица 11 Данные для расчета коэффициента корреляции

Условное наименование изделия

X(ранг выпуска)

Y(ранг рентабельности)

XY

X2

Y2

А

5

8

40

25

64

Б

3

6

18

9

36

В

7

1

7

49

1

Г

6

7

42

36

49

Д

2

4

8

4

16

Е

10

2

20

100

4

Ж

8

3

24

64

9

З

4

10

40

16

100

И

9

5

45

81

25

К

1

9

9

1

81

55

55

253

385

385

Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

где n - количество переменных.

Предлагаемая структура ассортимента говорит о неэффективном использовании имеющихся средств, для наиболее эффективного функционирования товаров на рынке. Расхождения рангов рентабельности и объема продаж имеют весомое количество. И эта ситуация является практически противоположной идеальному состоянию товаров на рынке. Нужны мероприятия по улучшению этого положения дел со структурой ассортимента товаров.

Рисунок 1 - График рангов выпуска и рентабельности продукции

Рисунок 2 - Ассортиментная политика предприятия

Таблица 12 Параметры предлагаемой ассортиментной политики по выбранной ассортиментной группе

Условное наименование изделия

Ранг объема выпуска

Ранг рентабельности

Разница рангов

А

8

8

0

Б

5

6

1

В

1

1

0

Г

7

7

0

Д

4

4

0

Е

3

3

0

Ж

4

4

0

З

10

10

0

И

5

5

0

К

2

9

7

Таблица 13 Данные для расчета коэффициента корреляции

Условное наименование изделия

X(ранг выпуска)

Y(ранг рентабельности)

XY

X2

Y2

А

8

8

64

64

64

Б

5

6

30

25

36

В

1

1

1

1

1

Г

7

7

49

49

49

Д

4

4

16

16

16

Е

3

3

9

9

9

Ж

4

4

16

16

16

З

10

10

100

100

100

И

5

5

25

25

25

К

2

9

18

4

81

49

57

328

309

397

Выводы по второму этапу принятия решения:

Изделие А характеризовалось рангом рентабельности - 8, рангом объема выпуска - 5. Низкая возможность снижения себестоимости (0) и повышения цены (0) не позволит повышение ранга рентабельности изделия. Существует возможность повышения объема выпуска. Рекомендуется соотношение параметров: рентабельность - 8, объема выпуска - 8.

Изделие Б характеризовалось рангом рентабельности - 6, рангом объема выпуска - 3. Низкая возможность снижения себестоимости (1) и повышения цены (0) ограничивает повышение ранга рентабельности изделия. Существует возможность повышения объема выпуска. Рекомендуется соотношение параметров: рентабельность - 6, объема выпуска - 5.

Изделие В характеризовалось рангом рентабельности - 1, рангом объема выпуска - 7. Низкая возможность снижения себестоимости (1) и повышения цены (0) ограничивает повышение ранга рентабельности изделия. Существует возможность снижения объема выпуска. Рекомендуется соотношение параметров: рентабельности - 1, объем выпуска - 1.

Изделие Г характеризовалось рангом рентабельности - 7, рангом объема выпуска - 6. Низкая возможность повышения цены (0) и снижения себестоимости (2) ограничивает возможность повышения ранга рентабельности изделия. Существует возможность повышения объема выпуска. Рекомендуется соотношение параметров: рентабельность - 7, объема выпуска - 7.

Изделие Д характеризовалось рангом рентабельности - 4, рангом объема выпуска - 2. Низкая возможность повышения цены (0) и снижения себестоимости (1) ограничивает возможность повышения ранга рентабельности изделия. Существует возможность повышения объема выпуска. Рекомендуется соотношение параметров: рентабельность - 4, объема выпуска - 4.

Изделие Е характеризовалось рангом рентабельности - 2, рангом объема выпуска - 10. Существует низкая возможность повышения ранга рентабельности за счет возможности повышения цены (1) и снижения себестоимости (1), а также возможность снижения объема выпуска. Рекомендуется соотношение параметров: рентабельность - 3, объема выпуска - 3.

Изделие Ж характеризовалось рангом рентабельности - 3, рангом объема выпуска - 8. Существует низкая возможность повышения ранга рентабельности за счет возможности повышения цены (1) и снижения себестоимости (1), а также возможность снижения объема выпуска. Рекомендуется соотношение параметров: рентабельность - 4, объема выпуска - 4.

Изделие З характеризовалось рангом рентабельности - 10, рангом объема выпуска - 4. Существует низкая возможность повышения ранга рентабельности за счет возможности повышения цены (1) и снижения себестоимости (1), а также возможность увеличения объема выпуска. Рекомендуется соотношение параметров: рентабельность - 10, объема выпуска - 10.

Изделие И характеризовалось рангом рентабельности - 5, рангом объема выпуска - 9. Низкая возможность повышения цены (0) и снижения себестоимости (0) не позволит повышение ранга рентабельности изделия. Существует возможность снижения объема выпуска. Рекомендуется соотношение параметров: рентабельность - 5, объема выпуска - 5.

Изделие К характеризовалось рангом рентабельности - 9, рангом объема выпуска - 1. Низкая возможность повышения цены (1) и снижения себестоимости (0) ограничивает повышение ранга рентабельности изделия. Существует возможность увеличения объема выпуска. Рекомендуется соотношение параметров: рентабельность - 9, объема выпуска - 2.

При проведении мероприятий по повышению эффективности ассортимента, коэффициент корреляции изменился с -0.6 до 0.69 - это говорит о надежности этих мероприятий для эффективности компании N.

3. Прогнозирование объемов продаж изделия выбранной ассортиментной позиции

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

Построение и проверка модели осуществляется на основании имеющихся данных по реализации данного изделия за последние 13 кварталов. При этом неизвестно, какая из базисных моделей - аддитивная или мультипликативная, более точно отражает реальное развитие системы. Поэтому провести прогнозирование нужно, как по построенной аддитивной, так и по мультипликативной модели.

Таблица 14 Количество продукции, реализованной в течении последних 13 кварталов

Год

Квартал

Количество проданной продукции, тыс. шт.

1

Январь-Март

469

Апрель-Июнь

437

Июль-Сентябрь

320

Октябрь-Декабрь

556

2

Январь-Март

582

Апрель-Июнь

567

Июль-Сентябрь

529

Октябрь-Декабрь

652

3

Январь-Март

675

Апрель-Июнь

632

Июль-Сентябрь

520

Октябрь-Декабрь

731

4

Январь-Март

773

Формируем прогностическую модель с аддитивной компонентой, то есть модель, в которой вариация значений переменной во времени наилучшим образом описывается через сложение отдельных компонентов.

Фактическое значение = Трендовое значение + Сезонная вариация +

+ Ошибка

Таблица 15 Оценка сезонной компоненты

№ квартала

Объем продаж, тыс. шт.

Итоги за 4 квартала

Скользящая средняя за 4 квартала

Центрированная скользящая средняя

Оценка сезонной компоненты

1

469

2

437

1782

445.5

3

320

459.625

-139.625

1895

473.75

0

4

556

490

66

2025

506.25

0

5

582

532.375

49.625

2234

558.5

0

6

567

570.5

-3.5

2330

582.5

0

7

529

594.125

-65.125

2423

605.75

0

8

652

613.875

38.125

2488

622

0

9

675

620.875

54.125

2479

619.75

0

10

632

629.625

2.375

2558

639.5

0

11

520

651.75

-131.75

2656

664

12

731

13

773

Таблица 16 Расчет средних значений сезонной компоненты

Год

Номер квартала

I

II

II

IV

1

-139.625

66

2

49.625

-3.5

-65.125

38.125

3

54.125

2.375

-131.75

Итого

103.75

-1.125

-336.5

104.125

Среднее значение

51.875

-0.5625

-168.25

52.0625

Оценка сезонной компоненты

51.875

-0.5625

-168.25

52.0625

-64.875

Скорректированная сезонная компонента

68.09375

15.65625

-152.03125

68.28125

Сумма = 0

0

Таблица 17 Расчет десезонализированных данных

№ квартала

Объем продаж, тыс. шт.

Сезонная компонента

Десезонализированный объем продаж, тыс. шт.

1

469

68.09375

400.90625

2

437

15.65625

421.34375

3

320

-152.03125

472.03125

4

556

68.28125

487.71875

5

582

68.09375

513.90625

6

567

15.65625

551.34375

7

529

-152.03125

681.03125

8

652

68.28125

583.71875

9

675

68.09375

606.90625

10

632

15.65625

616.34375

11

520

-152.03125

672.03125

12

731

68.28125

662.71875

13

773

68.09375

704.90625

Рассчитаем данные для построения линейной модели тренда.

Уравнение линейной модели тренда имеет вид:

T = a + bx,

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

b - наклон линии тренда.

Воспользуемся методом наименьших квадратов. Уравнения для расчетов имеет вид:

,

где n - количество переменных;

x - порядковый номер квартала;

y - значение десезонализированного объема продаж по кварталам, тыс. шт.

.

Таблица 18 Данные для расчета тренда

№ квартала

Х(порядковый номер квартала)

Х2

У(значение десезонализированного объема продаж по кварталам)

ХУ

1

1

1

400.90625

400.90625

2

2

4

421.34375

842.6875

3

3

9

472.03125

1416.0937

4

4

16

487.71875

1950.875

5

5

25

513.90625

2569.5312

6

6

36

551.34375

3308.0625

7

7

49

681.03125

4767.2187

8

8

64

583.71875

4669.75

9

9

81

606.90625

5462.1562

10

10

100

616.34375

6163.4375

11

11

121

672.03125

7392.3437

12

12

144

662.71875

7952.625

13

13

169

704.90625

9163.7812

91

819

7374.9059

56059.466

Т = а + b

Таблица 19 Расчет ошибок для построенной аддитивной модели

№ квартала

Объем продаж, тыс. шт.

Сезонная компонента

Трендовое значение, тыс. шт.

Ошибка, тыс. шт.

(2)-((3)+(4))

1

2

3

4

5

1

469

68.09375

421.086

-20.17975

2

437

15.65625

445.455

-24.11125

3

320

-152.03125

469.824

2.20725

4

556

68.28125

494.193

-6.47425

5

582

68.09375

518.562

-4.65575

6

567

15.65625

542.931

8.41275

7

529

-152.03125

567.3

113.73125

8

652

68.28125

591.669

-7.95025

9

675

68.09375

616.038

-9.13175

10

632

15.65625

640.407

-24.06325

11

520

-152.03125

664.776

7.25525

12

731

68.28125

689.145

-26.42625

13

773

68.09325

713.514

-8.60775

14

15.65625

737.883

15

-152.03125

762.252

16

68.28125

786.621

Фактическое значение = Трендовое значение + Сезонная вариация

+ Ошибка

Ф.з. (14) = 737.883 + 15.65625 20.24667 = 753.53925 20.24667

Ф.з. (15) = 762.252 - 152.03125 20.24667 = 610.22075 20.24667

Ф.з. (16) = 786.621 + 68.28125 20.24667 = 854.90225 20.24667

Вывод: При прогнозировании аддитивной модели были рассчитаны показатели:

Точка пересечения с осью ординат a = 396.717;

Наклон линии тренда b = 24.369;

Среднее абсолютное отклонение MAD=20.24667 тыс. шт.

Фактическое значение при прогнозировании на 14,15,16, кварталы составило:

На 14 квартал 753.53925 20.24667

На 15 квартал 610.22075 20.24667

На 16 квартал 854.90225 20.24667

Формируем прогностическую модель с мультипликативной компонентой, то есть модель, в которой вариация значений переменной во времени наилучшим образом описывается через умножение отдельных компонентов. В этой модели значение сезонной компоненты не является константой, а представляет собой определенную долю трендового значения.

Фактическое значение = Трендовое значение * Сезонная вариация *

* Ошибка

Таблица 20 Расчет значений коэффициента сезонности

№квартала

Объем продаж, тыс.шт.

Скользящая средняя за 4 квартала

Центрированная скользящая средняя

Коэффициент сезонности (2)/(4)

1

2

3

4

5

1

469

2

437

445.5

3

320

459.625

0.696

473.75

4

556

490

1.135

506.25

5

582

532.375

1.093

558.5

6

567

570.5

0.994

582.5

7

529

594.125

0.890

605.75

8

652

613.875

1.062

622

9

675

620.875

1.087

619.75

10

632

629.625

1.004

639.5

11

520

651.75

0.798

664

12

731

13

773

Таблица 21 Расчет средних значений сезонной компоненты

Год

Номер квартала

I

II

III

IV

1

0.696

1.135

2

1.093

0.994

0.890

1.062

3

1.087

1.004

0.798

Итого

2.18

1.998

2.384

2.197

Среднее значение

1.09

0.999

1.192

1.0985

Оценка сезонной компоненты

1.09

0.999

1.192

1.0985

4.3795

Скорректированная сезонная компонента

0.99517

0.912087

1.088296

1.0029305

Сумма = 4

3.998

Таблица 22 Расчет десозоналированных данных

№ квартала

Объем продаж, тыс. шт.

Сезонная компонента

Десезонализированный объем продаж, тыс. шт. (2)/(3)

1

2

3

4

1

469

0.99517

471.27626

2

437

0.912087

479.120096

3

320

1.088296

294.03765

4

556

1.0029305

554.3754

5

582

0.99517

584.8247

6

567

0.912087

621.65122

7

529

1.088296

486.08099

8

652

1.0029305

650.09489

9

675

0.99517

678.27607

10

632

0.912087

692.91635

11

520

1.088296

477.81118

12

731

1.0229305

728.86406

13

773

0.99517

776.75171

Рассчитаем данные для построения линейной модели тренда.

Уравнение линейной модели тренда имеет вид:

T = a + bx,

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

b - наклон линии тренда.

Воспользуемся методом наименьших квадратов. Уравнения для расчетов имеет вид:

,

где n - количество переменных;

x - порядковый номер квартала;

y - значение десезонализированного объема продаж по кварталам, тыс. шт.

.

Таблица 23 Данные для расчета тренда

№ квартала

Х(порядковый номер квартала)

Х2

У(значение десезонализированного объема продаж по кварталам)

ХУ

1

1

1

471.27626

471.27626

2

2

4

479.12096

958.24192

3

3

9

294.03765

882.11295

4

4

16

554.3754

2217.5016

5

5

25

584.8247

2924.1235

6

6

36

621.65122

3729.9073

7

7

49

486.08099

3402.5669

8

8

64

650.09489

5200.7591

9

9

81

678.27607

6104.4846

10

10

100

692.91635

6929.1635

11

11

121

477.81118

5255.9229

12

12

144

728.86406

8746.3687

13

13

169

776.75171

10097.772

91

819

7496.081

56920.198

Т = а + b

Таблица 24 Расчет ошибок для построенной мультипликативной модели

№ квартала

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

469

0.99517

429.994

41.083

1.096

2

437

0.912087

454.432

22.518

1.054

3

320

1.088296

478.87

-201.1523

0.614

4

556

1.0029305

503.308

51.217

1.101

5

582

0.99517

527.746

56.803

1.108

6

567

0.912087

552.184

63.360

1.126

7

529

1.088296

576.622

-98.535

0.843

8

652

1.0029305

601.06

49.179

1.082

9

675

0.99517

625.498

52.523

1.084

10

632

0.912087

649.936

39.202

1.066

11

520

1.088296

674.374

-213.919

0.709

12

731

1.0029305

698.812

30.140

1.043

13

773

0.99517

723.25

53.243

1.074

14

0.912087

747.688

15

1.088296

772.126

16

1.0029305

796.564

Фактическое значение = Трендовое значение * Сезонная вариация

Ошибка

(в натуральном выражении)

Ф.з. (14) = 747.688 * 0.912087 74.836 = 681.9565 74.836

Ф.з. (15) = 772.126 * 1.088296 74.836 = 840.3016 74.836

Ф.з. (16) = 796.564 * 1.0029305 74.836 = 798.8983 74.836

Фактическое значение = Трендовое значение * Сезонная вариация *()

*() Ошибка

(в процентном выражении)

Ф.з. (14) = 747.688 * 0.912087 *() 1 = 681.9565 *() 1

Ф.з. (15) = 772.126 * 1.088296 *() 1 = 840.3016 *() 1

Ф.з. (16) = 796.564 * 1.0029305 *() 1 = 798.8983 *() 1

Выводы по третьему этапу принятия решения:

При прогнозировании мультипликативной модели были рассчитаны показатели:

Точка пересечения с осью ординат a = 405.556;

Наклон линии тренда b = 24.438;

Среднее абсолютное отклонение MAD = 74.836 тыс. шт.(в натуральном выражении);

Среднее абсолютное отклонение MAD = 1 (в процентном выражении).

Фактическое значение (в натуральном выражении) при прогнозировании на 14,15,16, кварталы составило:

На 14 квартал 681.9565 74.836

На 15 квартал 840.3016 74.836

На 16 квартал 798.8983 74.836

Фактическое значение (в процентном выражении) при прогнозировании на 14,15,16, кварталы составило:

На 14 квартал 681.9565 *() 1

На 15 квартал 840.3016 *() 1

На 16 квартал 798.8983 *() 1

Вывод по третьему этапу принятия решения:

При прогнозировании аддитивной модели параметр a = 396.717 и

b = 24.369.

Фактическое значение (14) = 753.53925 20.24667

Фактическое значение (15) = 610.22075 20.24667

Фактическое значение (16) = 854.90225 20.24667

Среднее абсолютное отклонение MAD=20.24667 тыс. шт.

При прогнозировании мультипликативной модели параметр a = 405.556 и b = 24.438.

Фактическое значение (14) = 681.9565 74.836

Фактическое значение (15) = 840.3016 74.836

Фактическое значение (16) = 798.8983 74.836

Среднее абсолютное отклонение MAD = 74.836 тыс. шт.

По всем полученным данным целесообразно выбрать модель аддитивной компонентой, то есть модель, в которой вариация значений переменной во времени описывается через сложение отдельных компонент, так как ошибка прогнозирования модели составляет 20.24667 тыс.шт., а это на 54.58933 тыс.шт. меньше, чем у мультипликативной модели.

4. Определение степени влияния совокупности факторов на объем прибыли

После ранее проделанной модели возникает необходимость построения модели более позволяющей выделить факторы внешней среды и анализировать их влияние на объем прибыли. Модели на основе методов линейной регрессии. Они позволяют определить наличие взаимной связи между факторами, силу данной связи и закономерность взаимного изменения факторов, в случаи их зависимости.

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

Таблица 25 Изменение величин анализируемых факторов и объема прибыли в течении выбранных временных интервалов

Дата

Временной период

Прибыль по месяцам, у.д.е.

Инвестиции в развитие, у.д.е.

Маркетинговая политика, у.д.е.

Маркетинговая политика конкурентов, у.д.е.

Средний доход потребителей, у.д.е.

Январь

1

29248.7

39237

79

78

1061.4

Февраль

2

25489.6

4372

6

7

3836.8

Март

3

373256.7

20684

42

40

2160.2

Апрель

4

116446.2

16274

15

12

2261.4

Май

5

338463.1

156767

36

39

684.1

Июнь

6

17367.2

5258

8

11

7611.4

Июль

7

210890.9

75855

21

20

5219.4

Август

8

295528.4

145907

68

70

3799.4

Сентябрь

9

92221.1

33494

27

32

7163.9

Октябрь

10

315549.5

98107

83

80

7769.7

Ноябрь

11

459698.9

196428

53

51

2915.0

Декабрь

12

618986.4

179853

71

73

5858.9

Январь

13

433544.7

149458

80

80

3497.0

Февраль

14

5534.2

1704

3

2

4695.3

Март

15

259779.9

59903

30

30

5078.4

Апрель

16

288193.5

19686

61

61

4689.9

Определение коэффициента корреляции для всех шести переменных.

Таблица 26 Данные для расчета коэффициента корреляции

Дата

X(временной

период)

Y (объем

прибыли)

XY

Y2

X2

Январь

1,00

29248,70

29248,70

855486451,69

1,00

Февраль

2,00

25489,60

50979,20

649719708,16

4,00

Март

3,00

373256,70

1119770,10

139320564094,89

9,00

Апрель

4,00

116446,20

465784,80

13559717494,44

16,00

Май

5,00

338463,10

1692315,50

114557270061,61

25,00

Июнь

6,00

17367,20

104203,20

301619635,84

36,00

Июль

7,00

210890,90

1476236,30

44474971702,81

49,00

Август

8,00

295528,40

2364227,20

87337035206,56

64,00

Сентябрь

9,00

92221,10

829989,90

8504731285,21

81,00

Октябрь

10,00

315549,50

3155495,00

99571486950,25

100,00

Ноябрь

11,00

459698,90

5056687,90

211323078661,21

121,00

Декабрь

12,00

618986,40

7427836,80

383144163384,96

144,00

Январь

13,00

433544,40

5636077,20

187960746771,36

169,00

Февраль

14,00

5534,20

77478,80

30627369,64

196,00

Март

15,00

259779,90

3896698,50

67485596444,01

225,00

Апрель

16,00

288193,50

4611096,00

83055493442,25

256,00

136,00

3880198,70

37994125,10

1442132308664,89

1496,00

Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

,

где n - количество переменных.

Критерий t определяется по формуле:

,

где r - коэффициент корреляции для рассматриваемой пары переменных;

n - объем выборки.

Таблица 27 Данные для расчета коэффициента корреляции

Дата

X(инвестиции в развитие)

Y (объем прибыли)

XY

Y2

X2

Январь

39237,00

29248,70

1147631241,90

855486451,69

1539542169,00

Февраль

4372,00

25489,60

111440531,20

649719708,16

19114384,00

Март

20684,00

373256,70

7720441582,80

139320564094,89

427827856,00

Апрель

16274,00

116446,20

1895045458,80

13559717494,44

264843076,00

Май

156767,00

338463,10

53059844797,70

114557270061,61

24575892289,00

Июнь

5258,00

17367,20

91316737,60

301619635,84

27646564,00

Июль

75855,00

210890,90

15997129219,50

44474971702,81

5753981025,00

Август

145907,00

295528,40

43119662258,80

87337035206,56

21288852649,00

Сентябрь

33494,00

92221,10

3088853523,40

8504731285,21

1121848036,00

Октябрь

98107,00

315549,50

30957614796,50

99571486950,25

9624983449,00

Ноябрь

196428,00

459698,90

90297735529,20

211323078661,21

38583959184,00

Декабрь

179853,00

618986,40

111326560999,20

383144163384,96

32347101609,00

Январь

149458,00

433544,40

64796678935,20

187960746771,36

22337693764,00

Февраль

1704,00

5534,20

9430276,80

30627369,64

2903616,00

Март

59903,00

259779,90

15561595349,70

67485596444,01

3588369409,00

Апрель

19686,00

288193,50

5673377241,00

83055493442,25

387538596,00

1202987,00

3880198,70

444854358479,30

1442132308664,89

161892097675,00

Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

,

где n - количество переменных.

Критерий t определяется по формуле:

где r - коэффициент корреляции для рассматриваемой пары переменных;

n - объем выборки.

Таблица 28 Данные для расчета коэффициента корреляции

Дата

X (инвестиции в развитие)

Y (временные периоды)

XY

Y2

X2

Январь

39237,00

1,00

39237,00

1,00

1539542169,00

Февраль

4372,00

2,00

8744,00

4,00

19114384,00

Март

20684,00

3,00

62052,00

9,00

427827856,00

Апрель

16274,00

4,00

65096,00

16,00

264843076,00

Май

156767,00

5,00

783835,00

25,00

24575892289,00

Июнь

5258,00

6,00

31548,00

36,00

27646564,00

Июль

75855,00

7,00

530985,00

49,00

5753981025,00

Август

145907,00

8,00

1167256,00

64,00

21288852649,00

Сентябрь

33494,00

9,00

301446,00

81,00

1121848036,00

Октябрь

98107,00

10,00

981070,00

100,00

9624983449,00

Ноябрь

196428,00

11,00

2160708,00

121,00

38583959184,00

Декабрь

179853,00

12,00

2158236,00

144,00

32347101609,00

Январь

149458,00

13,00

1942954,00

169,00

22337693764,00

Февраль

1704,00

14,00

23856,00

196,00

2903616,00

Март

59903,00

15,00

898545,00

225,00

3588369409,00

Апрель

19686,00

16,00

314976,00

256,00

387538596,00

1202987,00

136,00

11470544,00

1496,00

161892097675,00

Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

где n - количество переменных.

Критерий t определяется по формуле:

,

где r - коэффициент корреляции для рассматриваемой пары переменных; n - объем выборки.

Таблица 29 Данные для расчета коэффициента корреляции

Дата

X (маркетинговая политика)

Y (объем прибыли)

XY

Y2

X2

Январь

79,00

29248,70

2310647,30

855486451,69

6241,00

Февраль

6,00

25489,60

152937,60

649719708,16

36,00

Март

42,00

373256,70

15676781,40

139320564094,89

1764,00

Апрель

15,00

116446,20

1746693,00

13559717494,44

225,00

Май

36,00

338463,10

12184671,60

114557270061,61

1296,00

Июнь

8,00

17367,20

138937,60

301619635,84

64,00

Июль

21,00

210890,90

4428708,90

44474971702,81

441,00

Август

68,00

295528,40

20095931,20

87337035206,56

4624,00

Сентябрь

27,00

92221,10

2489969,70

8504731285,21

729,00

Октябрь

83,00

315549,50

26190608,50

99571486950,25

6889,00

Ноябрь

53,00

459698,90

24364041,70

211323078661,21

2809,00

Декабрь

71,00

618986,40

43948034,40

383144163384,96

5041,00

Январь

80,00

433544,40

34683552,00

187960746771,36

6400,00

Февраль

3,00

5534,20

16602,60

30627369,64

9,00

Март

30,00

259779,90

7793397,00

67485596444,01

900,00

Апрель

61,00

288193,50

17579803,50

83055493442,25

3721,00

683,00

3880198,70

213801318,00

1442132308664,89

41189,00

Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

где n - количество переменных.

Критерий t определяется по формуле:

,

где r - коэффициент корреляции для рассматриваемой пары переменных;

n - объем выборки.

Таблица 30 Данные для расчета коэффициента корреляции

Дата

X (маркетинговая политика)

Y (временные периоды)

XY

Y2

X2

Январь

79,00

1,00

79,00

1,00

6241,00

Февраль

6,00

2,00

12,00

4,00

36,00

Март

42,00

3,00

126,00

9,00

1764,00

Апрель

15,00

4,00

60,00

16,00

225,00

Май

36,00

5,00

180,00

25,00

1296,00

Июнь

8,00

6,00

48,00

36,00

64,00

Июль

21,00

7,00

147,00

49,00

441,00

Август

68,00

8,00

544,00

64,00

4624,00

Сентябрь

27,00

9,00

243,00

81,00

729,00

Октябрь

83,00

10,00

830,00

100,00

6889,00

Ноябрь

53,00

11,00

583,00

121,00

2809,00

Декабрь

71,00

12,00

852,00

144,00

5041,00

Январь

80,00

13,00

1040,00

169,00

6400,00

Февраль

3,00

14,00

42,00

196,00

9,00

Март

30,00

15,00

450,00

225,00

900,00

Апрель

61,00

16,00

976,00

256,00

3721,00

683,00

136,00

6212,00

1496,00

41189,00

Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

где n - количество переменных.

Критерий t определяется по формуле:

,

где r - коэффициент корреляции для рассматриваемой пары переменных;

n - объем выборки.

Таблица 31 Данные для расчета коэффициента корреляции

Дата

X (маркетинговая политика)

Y (инвестиции в развитие)

XY

Y2

X2

Январь

79,00

39237,00

3099723,00

1539542169,00

6241,00

Февраль

6,00

4372,00

26232,00

19114384,00

36,00

Март

42,00

20684,00

868728,00

427827856,00

1764,00

Апрель

15,00

16274,00

244110,00

264843076,00

225,00

Май

36,00

156767,00

5643612,00

24575892289,00

1296,00

Июнь

8,00

5258,00

42064,00

27646564,00

64,00

Июль

21,00

75855,00

1592955,00

5753981025,00

441,00

Август

68,00

145907,00

9921676,00

21288852649,00

4624,00

Сентябрь

27,00

33494,00

904338,00

1121848036,00

729,00

Октябрь

83,00

98107,00

8142881,00

9624983449,00

6889,00

Ноябрь

53,00

196428,00

10410684,00

38583959184,00

2809,00

Декабрь

71,00

179853,00

12769563,00

32347101609,00

5041,00

Январь

80,00

149458,00

11956640,00

22337693764,00

6400,00

Февраль

3,00

1704,00

5112,00

2903616,00

9,00

Март

30,00

59903,00

1797090,00

3588369409,00

900,00

Апрель

61,00

19686,00

1200846,00

387538596,00

3721,00

683,00

1202987,00

68626254,00

161892097675,00

41189,00

Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

где n - количество переменных.

Критерий t определяется по формуле:

,

где r - коэффициент корреляции для рассматриваемой пары переменных;

n - объем выборки.

Таблица 32 Данные для расчета коэффициента корреляции

Дата

X (маркетинговая политика конкурентов)

Y (объем прибыли)

XY

Y2

X2

Январь

78,00

29248,70

2281398,60

855486451,69

6084,00

Февраль

7,00

25489,60

178427,20

649719708,16

49,00

Март

40,00

373256,70

14930268,00

139320564094,89

1600,00

Апрель

12,00

116446,20

1397354,40

13559717494,44

144,00

Май

39,00

338463,10

13200060,90

114557270061,61

1521,00

Июнь

11,00

17367,20

191039,20

301619635,84

121,00

Июль

20,00

210890,90

4217818,00

44474971702,81

400,00

Август

70,00

295528,40

20686988,00

87337035206,56

4900,00

Сентябрь

32,00

92221,10

2951075,20

8504731285,21

1024,00

Октябрь

80,00

315549,50

25243960,00

99571486950,25

6400,00

Ноябрь

51,00

459698,90

23444643,90

211323078661,21

2601,00

Декабрь

73,00

618986,40

45186007,20

383144163384,96

5329,00

Январь

80,00

433544,40

34683552,00

187960746771,36

6400,00

Февраль

2,00

5534,20

11068,40

30627369,64

4,00

Март

30,00

259779,90

7793397,00

67485596444,01

900,00

Апрель

61,00

288193,50

17579803,50

83055493442,25

3721,00

686,00

3880198,70

213976861,50

1442132308664,89

41198,00

Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

где n - количество переменных.

Критерий t определяется по формуле:

,

где r - коэффициент корреляции для рассматриваемой пары переменных;

n - объем выборки.

Таблица 33 Данные для расчета коэффициента корреляции

Дата

X (маркетинговая политика конкурентов)

Y (временные периоды)

XY

Y2

X2

Январь

78,00

1,00

78,00

1,00

6084,00

Февраль

7,00

2,00

14,00

4,00

49,00

Март

40,00

3,00

120,00

9,00

1600,00

Апрель

12,00

4,00

48,00

16,00

144,00

Май

39,00

5,00

195,00

25,00

1521,00

Июнь

11,00

6,00

66,00

36,00

121,00

Июль

20,00

7,00

140,00

49,00

400,00

Август

70,00

8,00

560,00

64,00

4900,00

Сентябрь

32,00

9,00

288,00

81,00

1024,00

Октябрь

80,00

10,00

800,00

100,00

6400,00

Ноябрь

51,00

11,00

561,00

121,00

2601,00

Декабрь

73,00

12,00

876,00

144,00

5329,00

Январь

80,00

13,00

1040,00

169,00

6400,00

Февраль

2,00

14,00

28,00

196,00

4,00

Март

30,00

15,00

450,00

225,00

900,00

Апрель

61,00

16,00

976,00

256,00

3721,00

686,00

136,00

6240,00

1496,00

41198,00

Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

где n - количество переменных.

Критерий t определяется по формуле:

,

где r - коэффициент корреляции для рассматриваемой пары переменных;

n - объем выборки.

Таблица 34 Данные для расчета коэффициента корреляции

Дата

X (маркетинговая политика конкурентов)

Y (инвестиции в развитие)

XY

Y2

X2

Январь

78,00

39237,00

3060486,00

1539542169,00

6084,00

Февраль

7,00

4372,00

30604,00

19114384,00

49,00

Март

40,00

20684,00

827360,00

427827856,00

1600,00

Апрель

12,00

16274,00

195288,00

264843076,00

144,00

Май

39,00

156767,00

6113913,00

24575892289,00

1521,00

Июнь

11,00

5258,00

57838,00

27646564,00

121,00

Июль

20,00

75855,00

1517100,00

5753981025,00

400,00

Август

70,00

145907,00

10213490,00

21288852649,00

4900,00

Сентябрь

32,00

33494,00

1071808,00

1121848036,00

1024,00

Октябрь

80,00

98107,00

7848560,00

9624983449,00

6400,00

Ноябрь

51,00

196428,00

10017828,00

38583959184,00

2601,00

Декабрь

73,00

179853,00

13129269,00

32347101609,00

5329,00

Январь

80,00

149458,00

11956640,00

22337693764,00

6400,00

Февраль

2,00

1704,00

3408,00

2903616,00

4,00

Март

30,00

59903,00

1797090,00

3588369409,00

900,00

Апрель

61,00

19686,00

1200846,00

387538596,00

3721,00

686,00

1202987,00

69041528,00

161892097675,00

41198,00

Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

где n - количество переменных.

Критерий t определяется по формуле:

,

где r - коэффициент корреляции для рассматриваемой пары переменных; n - объем выборки.

Таблица 35 Данные для расчета коэффициента корреляции

Дата

X (маркетинговая политика конкурентов)

Y (маркетинговая политика)

XY

Y2

X2

Январь

78,00

79,00

6162,00

6241,00

6084,00

Февраль

7,00

6,00

42,00

36,00

49,00

Март

40,00

42,00

1680,00

1764,00

1600,00

Апрель

12,00

15,00

180,00

225,00

144,00

Май

39,00

36,00

1404,00

1296,00

1521,00

Июнь

11,00

8,00

88,00

64,00

121,00

Июль

20,00

21,00

420,00

441,00

400,00

Август

70,00

68,00

4760,00

4624,00

4900,00

Сентябрь

32,00

27,00

864,00

729,00

1024,00

Октябрь

80,00

83,00

6640,00

6889,00

6400,00

Ноябрь

51,00

53,00

2703,00

2809,00

2601,00

Декабрь

73,00

71,00

5183,00

5041,00

5329,00

Январь

80,00

80,00

6400,00

6400,00

6400,00

Февраль

2,00

3,00

6,00

9,00

4,00

Март

30,00

30,00

900,00

900,00

900,00

Апрель

61,00

61,00

3721,00

3721,00

3721,00

686,00

683,00

41153,00

41189,00

41198,00

Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

где n - количество переменных.

Критерий t определяется по формуле:

,

где r - коэффициент корреляции для рассматриваемой пары переменных;

n - объем выборки.

Таблица 36 Данные для расчета коэффициента корреляции

Дата

X (средний доход потребителей)

Y (объем прибыли)

XY

Y2

X2

Январь

1061,40

29248,70

31044570,18

855486451,69

1126569,96

Февраль

3836,80

25489,60

97798497,28

649719708,16

14721034,24

Март

3160,20

373256,70

1179565823,34

139320564094,89

9986864,04

Апрель

2261,40

116446,20

263331436,68

13559717494,44

5113929,96

Май

684,10

338463,10

231542606,71

114557270061,61

467992,81

Июнь

7611,40

17367,20

132188706,08

301619635,84

57933409,96

Июль

5219,40

210890,90

1100723963,46

44474971702,81

27242136,36

Август

3799,30

295528,40

1122801050,12

87337035206,56

14434680,49

Сентябрь

7163,90

92221,10

660662738,29

8504731285,21

51321463,21

Октябрь

7769,70

315549,50

2451724950,15

99571486950,25

60368238,09

Ноябрь

2915,00

459698,90

1340022293,50

211323078661,21

8497225,00

Декабрь

5858,90

618986,40

3626579418,96

383144163384,96

34326709,21

Январь

3497,00

433544,40

1516104766,80

187960746771,36

12229009,00

Февраль

4695,30

5534,20

Страница:


Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2023, ООО «Олбест» Все права защищены