2020-01-14
139
Элементы прогноза, отражающие неопределенность будущего, содержатся практически в каждом плане. Прогнозирование представляет собой процесс научного предвидения, предсказания тенденций и перспектив различных объектов и явлений на основе определения закономерностей их развития в прошлом и настоящем.
Известны различные методы прогнозирования. Однако, выбор метода, применительно к конкретным условиям, определяется природой объекта и объемом имеющейся информации о закономерностях и тенденциях его развития.
Для определения объема реализации продукции возьмем данные за 2005, 2006 и 2007 года. В верхней строке указан по кварталам объём реализации продукции «Людмила» в тыс. руб.
Таблица 4. Исходные данные по объему реализации продукции магазина «Людмила»
| Дата | 01.04.05 | 01.07.05 | 01.10.05 | 01.01.06 | 01.04.06 | 01.07.06 | 01.10.06 | ||
| Объём реализации | 139,3 | 149,3 | 200,3 | 147,4 | 272,7 | 262,7 | 304,7 | ||
| Дата | 01.01.07 | 01.04.07 | 01.07.07 | 01.10.07 | 01.01.08 |
| |||
| Объём реализации | 250 | 340 | 370 | 405,8 | 357 | ||||
Временными радами являются числовые данные наблюдений, характеризующие процессы или явления, которые постоянно изменяются во времени, а отдельные наблюдения временного ряда - уровнями этого ряда.
Временные ряды делятся на моментальные и интервальные. Моментальными рядами называются такие уровни, которые характеризуют размеры исследуемого явления в определенные даты, моменты времени.
Интегрированными рядами называются такие уровни, которые характеризуют размеры исследуемого явления за определенные промежутки времени.[8]
Динамику развития во времени графически можно изобразить на рисунке 4.
Рисунок 4. Динамика развития во времени
Рассмотрим нелинейную модель регрессии, основываясь на выборе и обосновании типа уравнения, которое наиболее полно отразит имеющуюся связь исходных данных и построенной динамики развития.
Решение поставленной задачи возможно только при тщательном изучении всех существующих зависимостей (линейная, экспоненциальная кривая, степенная, гиперболическая, простая рациональная, логарифмическая, S-образная кривая или обратнологарифмическая).
Исследовав все выше перечисленные возможные зависимости мы определили наиболее эффективную по коэффициенту детерминированности. Ею является линейная зависимость
Расчет кривой проводится вычислением коэффициентов по известным значениям Y и соответствующим значениям независимой переменной X. Линейное уравнение имеет следующий вид:
|
|
|
Y = (a =bt)
Результат выглядит следующим образом:
| 23,9021 | 111,2697 |
| 2,955878 | 21,75467 |
| 0,867353 | 35,34716 |
| 65,38815 | 10 |
| 81697,37 | 12494,22 |
В соответствии с полученными результатами определился коэффициент детерминированности г2 = 0,867. Его значение показывает, что вариацию реализации (у) можно практически полностью объяснить влиянием включенного в модель временного ряда. На долю остальных, не учтенных в явном виде факторов, приходится 11,1 % вариации выходной функции.
Такую же величину нам показал и тренд линейного типа, представленный на рисунке 5. Для этого на графике, показывающем динамику развития во времени добавим данный тренд.
Рисунок 5.- Динамика развития во времени с добавлением тренда линейного типа.
Трендом называется уравнение
Y = f (t)
выражающее в среднем изменение во времени показателя, заданного временным рядом.
Трендом также называют такой закон изменения среднего, при котором среднее возрастает или убывает со временем по линейной зависимости. Как показывает исследование экономических временных рядов, в них всегда содержится общая тенденция, которую необходимо выделять.
Для составления прогноза необходимо определить значение коэффициентов в регрессионном уравнении:
y = a0 + a1 * x[9]
Таким образом, получим данные (У расч.), на основе которых можно спрогнозировать объем реализации продукции «Людмила» (Приложении 2).
Изобразим прогноз – Приложение 2
В результате проведенного анализа существующей линейной зависимости модели, расчета прогнозируемого значения объемов реализации можно сделать следующие выводы.
Объём реализуемой «Людмила» продукции постоянно растёт.
Анализируя построенные графики можно сделать сказать, что расчетные данные прогноза практически сохраняют ту же тенденцию развития, что и реальные данные об объемах реализации.
Разработанная модель поможет «Людмила» спрогнозировать объемы реализации продукции и в соответствии с этим предпринять решения или меры, способствующие сохранению благоприятной тенденции и дальнейшему повышению объема реализации и улучшению других экономических показателей организации.[10]
Заключение
Система управления ассортиментом и качеством товаров входит в качестве органической части в комплексную систему управления коммерческой деятельностью предприятия. В свою очередь СУАК включает трифункциональные подсистемы: организацию планирования (прогнозирование) и исполнение, контроль и координацию, каждая из которых состоит из ряда элементов.
Изучение внутренних и внешних условий позволяет выявить существующие проблемы в области управления ассортиментом товаров и установить конкретные цели, достижение которых будет способствовать их разрешению. В качестве целей могут устанавливаться:
- определение текущих и перспективных потребностей покупателей;
- изучение мотивации покупок и закономерностей поведения покупателей на рынке для учета в программе маркетинга;
- изучение реакции рынка на новый товар для корректировки политики в области ассортимента товаров;
- определение направлений воздействия на производителей товаров.
Конкретный перечень целей предприятия в области управления ассортиментом товара зависит от стоящих перед ним проблем. Поскольку поставленные цели предопределяют намечаемые действия, постольку они сами являются критериями оценки достигнутых результатов. Поэтому они должны быть четко сформулированными; реально выполнимыми; указывающими направления действий; обеспечивающими сосредоточение материальных, трудовых и финансовых ресурсов.
|
|
|
Список литературы
1. Андреева О.Д. /Технология бизнеса: Маркетинг/ Учеб. пособ. - М.: Бизнес, 2003. – 290 с.
2. Артеменко В.Г., Беллендир М.В. Финансовый анализ: Учебное пособие. - М.: ДИС, 2004. – 364 с.
3. Басапов М.И. Анализ хозяйственной деятельности. - М.: Экономика, 2001. - 437 с.
4. Дихтль Е., Хершген Х. Практический маркетинг. - М.: Высшая школа, 2003. – 386 с.
5. Ермолович Л.Л., Сивчик Л.Г., Толкач Г.В., Щитникова И.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. – Минск: Интерсервисс; Экоперспектива, 2005. – 576 с.
6. Ковалев А. И., Привалов В.П. Анализ финансового состояния предприятия. Издание 2-е, переработанное и дополненное. - М.: Центр экономики и маркетинга, 2006. – 285 с.
7. Ковалев В.В., Волкова О.Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. – М.: 2007. – 424 с.
8. Кравченко Л.И. Анализ хозяйственной деятельности в торговле. – М.: Новое знание, 2005. – 526 с.
9. Любушкин Н.П., Лещева В.Б., Дъякова В.Г. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия:. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2006. – 471 с.
10. Рубин Ю. Обыкновенный маркетинг. – СПб.: Литера плюс, 2006. -329 с.
11. Современный маркетинг /Под ред. Хруцкого В.Е.- М.: Республика, 2004. – 349 с.
12. Тимонин А. М. Маркетинг. - М.: Дело, 2003. -216 с.
13. Хеддевик К. Финансово-экономический анализ деятельности предприятий. - М.: Финансы и статистика, 2007. -3 75 с.
Приложение
Приложение 1. Анализ сбыта по различным видам продукции
| Наименование продукции.
| 2001
| 2002
| 2003
| ||||||
| Число вар. | Сбыт тыс. руб. | Доля в общем объёме сбыта | Число вар. | Сбыт тыс. руб. | Доля в общем объёме сбыта | Число вар. | Сбыт тыс. руб. | Доля в общем объёме сбыта | |
| 1. Масло подсолнечное | 7 | 388,1 | 65 | 7 | 745,5 | 68 | 8 | 970,9 | 71 |
| в т.ч: | |||||||||
| 1.1 Не | |||||||||
| фасованное | 2 | 274,8 | 46 | 2 | 515,3 | 47 | 2 | 618,8 | 47 |
| 1.2 фасованное | 5 | 113,3 | 19 | 5 | 230,2 | 21 | 7 | 352,1 | 23,2 |
| 2. Зерновые. | 2 | 40 | 8 | 2 | 44,4 | 4 | 2 | 87,5 | 6 |
| 3. Майонез. | 8 | 49,5 | 8 | 10 | 71,2 | 6 | 16 | 96 | 6,3 |
| 4. Кетчуп. | 3 | 20 | 3 | 5 | 27,8 | 9 | 8 | 39 | 2 |
| 5. Крупы. | 3 | 49,2 | 8 | 3 | 96 | 3 | 3 | 98 | 7 |
| 6. Макаронные | |||||||||
| изделия | 5 | 33 | 5 | 5 | 72 | 7 | 5 | 83 | 5,5 |
| 7. Консервы | 5 | 17,3 | 3 | 5 | 38,9 | 3 | 8 | 41 | 3 |
| Всего: | 33 | 616,3 | 100 | 37 | 1090,6 | 100 | 51 | 1519,4 | 100 |
|
|
|
Приложение 2. Вычисление прогнозируемых значений объема реализации
| Дата (х) | 01.04.01 | 01.07.01 | 01.10.01 | 01.01.02 | 01.04.02 | 01.07.02 | 01.10.02 |
| Объём реализации (у) | 139,3 | 149,3 | 200,3 | 147,4 | 272,7 | 162,7 | 304,7 |
| X | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| Урасч | 135,17 | 159,0738 | 182,976 | 206,978 | 230,78 | 254,68 | 278,58 |
| Дата (х) | 01.01.03 | 01.04.03 | 01.07.03 | 01.10.03 | 01.01.04 |
| |
| Объём реализации (у) | 250 | 340 | 370 | 405,8 | 357 |
| |
| X | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
| |
| Урасч | 302,48 | 326,39 | 350,29 | 374,19 | 398,09 |
| |
Приложение 3. График фактических и прогнозируемых значений объемов
реализации
[1] Андреева О.Д. /Технология бизнеса: Маркетинг/ Учеб. пособ. - М.: Бизнес, 2004. – 290 с.
[2] Тимонин А. М. Маркетинг. - М.: Дело, 2003. – С83
[3] Тимонин А. М. Маркетинг. - М.: Дело, 2003. – С. 95
[4] Дихтль Е., Хершген Х. Практический маркетинг. - М.: Высшая школа, 2005. – С120
[5] Валевич Р.П., Давыдова Г.А. Экономика предприятия: Учеб. пособие. – Минск: 2004. – С. 50
[6] Рубин Ю. Обыкновенный маркетинг. – СПб.: Литера плюс, 2005. – С185
[7] Басапов М.И. Анализ хозяйственной деятельности. - М.: Экономика, 2005. – С. 238
[8] Современный маркетинг /Под ред. Хруцкого В.Е.- М.: Республика, 2007. – С.109
[9] Кравченко Л.И. Анализ хозяйственной деятельности в торговле. – М.: Новое знание, 2003. – С. 204
[10] Ковалев В.В., Волкова О.Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. – М.: 2005. – С. 185
