Пути оптимизации реализации продукции предприятия

 

Если говорить о стратегии предприятия, направленной на оптимизацию реализации товаров, то она должна строиться на тщательно продуманных чётко сформулированных целях, таких как:

занять свое место в рынке;

наладить торговлю, изучив спрос населения на свою продукцию;

сформировать репутацию фирмы, представляющей самые низкие

цены;

формировать интерес к своей фирме;

противостоять конкуренции;

упреждать ответные шаги конкурентов.

Исходя из опыта работы многих крупных фирм, можно говорить о некоторых закономерностях, с которыми приходиться считаться при выработке стратегической политики предприятия.

Так, при выборе своего места в рынке, желательно определить наименее заселенный сегмент, не подверженный острой конкурентной борьбе, а так же наиболее свободную нишу для полного её заполнения. Основываясь на вышеизложенном, перспективным направлением может быть организация работы на внешнем рынке с номенклатурой препаратов носящих ветеринарный характер. На сегодняшний день неудовлетворённость в ветеринарных товарах сельскохозяйственного назначения составляет порядка 40%.

Данное положение обусловлено рядом причин:

нестабильность выпускаемого ассортимента;

недостаточные, для удовлетворения потребности рынка, мощности

организаций;

отсутствие гибкости в выборе формы работы с партнерами.

Одной из задач при выработке стратегической политики предприятия, для ИП " Агриматко-96" является формирование репутации фирмы, представляющей наиболее выгодные условия, в том числе и по ценам. Поэтому при принятии окончательного решения по какой-либо сделке, весьма значимым фактором является уровень цены на конкретный товар, с которым фирма выйдет на рынок. Настоящий проект позволяет найти компромисс между выполнением данной задачи без ущерба экономической целесообразности сделки. Ветеринарная продукция продукция, должна заполнить тот сегмент рынка, который образовался на сегодняшний день.

На сегодняшний день, в связи со спецификой ценообразования на сельскохозяйственную продукцию, возникают субъективные трудности при выполнении валютных контрактов. В частности из-за курсовой разницы между курсом Национального банка и Межбанковской валютной биржи. В связи с чем, при имеющейся не прогнозируемости и возникшими трудностями с проведением платежей за пределами РБ, наиболее предпочтительно выглядит работа с бартерными контрактами.

Правильно организованный процесс закупки и завоза материальных ресурсов играет большую роль для предприятия в конечном итоге. Коммерческая служба предприятия должна смотреть на процесс оптовых закупок с точки зрения выгодности для оптового предприятия. И даже при правильном решении вопросов, связанных с оптовыми закупками, предприятие рискует, так как может измениться налоговая и финансовая политика республики, могут повлиять инфляция, остановка работы предприятий-поставщиков и т.д. Все эти факторы необходимо обязательно учитывать и принимать соответствующие решения.

Предприятие " Агриматко-96" уже не один год ведет тесное сотрудничество с поставщиками-изготовителями и посредниками сельскохозяйственной и другой продукции. В основном поставщики работают на условиях предоплаты. Немногие имеют гибкую систему скидок, сроки товарных кредитов, отсрочки платежа. Некоторые фирмы оговаривают минимальные объёмы поставок. Очень часто практикуется доставка товара покупателю самой фирмой за свой счет, т.к в их цену уже заложены транспортные расходы. ИП " Агриматко-96" отдает предпочтение тем поставщикам, с которыми уже заключалось большое количество договоров, и которые максимально могут удовлетворить требования по объему и по ассортименту.

Структура импорта сельскохозяйственной продукции по-прежнему смещена в сторону стран дальнего зарубежья, суммарная доля которых в импорте сельскохозяйственной продукции достигает 40-50%, благодаря хорошей известности и их сравнительно невысокой цене. Кроме этого западные фирмы предлагают значительно более выгодные условия для сотрудничества. И даже при имеющемся на данный момент вымывании вышеупомянутых товаров с рынка, эту образовавшуюся нишу не удаётся заполнить ни российским, ни украинским производителям.

Важным условием для предприятия является устранение излишних посредников, так как возрастают издержки и цены товаров, но на данном этапе это является невозможным, так как некоторые иностранные производители не обеспечивают доставку товара для дальнейшей реализации.

Одним из решающих факторов оптимизации реализации продукции является внедрение экономико-математических методов анализа.

Наиболее широкое применение в экономических исследованиях находят приемы корреляционного анализа, которые позволяют количественно выразить взаимосвязь между показателями в предшествующем периоде и прогнозирование на их основе показателей на перспективу, определить наилучшее варианты в развитии предприятия.

Существуют необходимые условия в применении корреляционного анализа:

наличие достаточного количества наблюдений о величине исследуемых факторных и результативных показателей;

исследуемые факторы должны иметь количественное измерение.

Применение корреляционного анализа позволяет решить следующие задачи:

определить изменение результативного показателя под воздействием одного или нескольких факторов, это значит определить, на сколько единиц изменяется величина результативного показателя при изменении факторного на единицу;

установить относительную степень зависимости результативного показателя от каждого фактора.

Одной из основных задач корреляционного анализа является определение влияния факторов на величину результативного показателя. Для решения этой задачи подбирается соответствующий тип математического уравнения, которое наилучшим образом отражает характер изучаемой связи. Это играет важную роль в корреляционном анализе, потому что от правильного выбора зависит ход решения и полученные результаты.

Обоснование уравнения связи делается с помощью сопоставления параллельных рядов. Группировки данных и линейных графиков, размещение точек на графике покажет, какая зависимость образовалась между изучаемыми показателями.

Наиболее простым уравнением, которое характеризует прямолинейную зависимость между двумя показателями, является уравнение прямой:

Y(x) = a + b(x), ()

где x - факторный показатель;

Y - результативный показатель;

a и b - параметры уравнения регрессии, которые требуется

отыскать.

Это уравнение описывает такую связь между двумя признаками, при которой с изменением факторного показателя на определенную величину наблюдается равномерное возрастание или убывание значений результативного показателя.

В качестве примера для иллюстрации корреляционного анализа прямолинейной зависимости могут быть использованы сведения об изменение объемов реализации продукции (Y), в зависимости от средней оптовой цены реализации на одну партию товара (x) (таблица 18). Так наибольший удельный вес в реализации товаров занимает сельскохозяйственная техника, то в анализе будет использоваться средняя цена по одной партии сельскохозяйственной технике.

 

Таблица 18 - Зависимость объемов реализации от средней оптовой цены реализации на одну партию товара

Года по кварталам	Средняя цена одной партии товара, млн. р. (X)	Объем реализации, млн. руб. (Y)
2002 год
I квартал	52, 3	8989, 7
II квартал	50, 7	2689, 1
III квартал	30, 1	265, 7
IY квартал	19, 4	16, 9
2003 год
I квартал	53, 9	9365, 2
II квартал	50, 9	2986, 4
III квартал	31, 0	298, 5
IY квартал	20, 3	18, 5
2004 год
I квартал	55, 7	9856, 7
II квартал	51, 2	3265, 9
III квартал	31, 7	1198, 9
IY квартал	21, 4	90, 7
2005 год
I квартал	56, 7	15320, 8
II квартал	51, 2	7029, 7
III квартал	31, 9	1200, 2
IY квартал	21, 7	70, 0

 

В соответствии с требованиями метода наименьших квадратов для определения параметров коэффициентов a и b необходимо решить следующую систему уравнений. В данном случае система уравнений имеет следующий вид:

 

 ()

 

где n - количество наблюдений (в данном случае 16).

Значения , , , , рассчитываются на основе фактических исходных данных (таблица 19).

 

Таблица 19 - Расчет производных величин для определения параметров уравнения связи и коэффициента корреляции

n	X	y	xy	х2	Y2
1	52, 3	8989, 7	470161, 3	2735, 3	80814706, 1
2	50, 7	2689, 1	136337, 4	2570, 5	7231258, 8
3	30, 1	265, 7	7997, 6	906, 0	70596, 5
4	19, 4	16, 9	327, 9	376, 4	285, 6
5	53, 9	9365, 2	504784, 3	2905, 2	87706971, 0
6	50, 9	2986, 4	152007, 8	2590, 8	8918585, 0
7	31, 0	298, 5	9253, 5	961, 0	89102, 3
8	20, 3	18, 5	375, 6	412, 1	342, 3
9	55, 7	9856, 7	549018, 2	3102, 5	97154534, 9
10	51, 2	3265, 9	167214, 1	2621, 4	10666102, 8
11	31, 7	1198, 9	38005, 1	1004, 9	1437361, 2
12	21, 4	90, 7	1941, 0	458, 0	8226, 5
13	56, 7	15320, 8	868689, 4	3214, 9	234726912, 6
14	51, 2	7029, 7	359920, 6	2621, 4	49416682, 1
15	31, 9	1200, 2	38286, 4	1017, 6	1440480, 0
16	21, 7	70, 0	1519, 0	470, 9	4900, 0
Итого	630, 1	62662, 9	3305839, 0	27968, 8	579687047, 7

 

Подставив полученные значения в систему уравнений, получим:

 

 

Умножив все члены первого уравнения на 39, 38 (630, 1/16), получим следующую систему уравнений:

 

 

Отнимем от второго уравнения первое. Отсюда 3155, 5b = 838174; b = 265, 6, а = - 6542, 8

Таким образом, уравнение связи, которое описывает зависимость объемов реализации сельскохозяйственной техники от цены реализации, будет иметь вид:

 

Y(x) = - 6542, 8 + 265, 6x.

 

Коэффициент a - постоянная величина результативного показателя, которая не связана с изменением данного фактора. Параметр b показывает среднее изменение результативного показателя с повышением или понижением величины фактора на единицу его измерения.

В данном случае с увеличением оптовой цены средней партии товара на один балл, реализация продукции в среднем повышается на 265, 6 руб.

Для измерения тесноты связи между факторным и результативным показателями определяется коэффициент корреляции по формуле:

 

 

 

 

Подставив значения , , , , в формулу (5), получаем:

 

 

Коэффициент корреляции может принимать значения от 0 до ±1. Чем ближе его величина к 1, тем более тесная связь между изучаемыми явлениями, и наоборот. В данном случае величина коэффициента корреляции составил 0, 82, что позволяет сделать вывод о довольно тесной связи между исследуемыми показателями: объемом реализации и ценой.

Если коэффициент корреляции возвести в квадрат, получим коэффициент детерминации (d = 0, 67). Он показывает, что объем реализации на 67% зависит от цены, а на долю других факторов приходится 33% прироста в объеме реализации.

3. Прогнозирование объёма продаж товаров сельскохозяйственного назначения предприятия ИП " Агриматко-96"

 

Наиболее эффективным экономико-математическим методом прогнозирования при анализе временных рядов с точки зрения универсальности и возможности моделирования сезонности спроса является применение ряда Фурье.

На первом этапе прогнозирования осуществляется выбор базы прогноза, периода прогнозирования, то есть данных, на основании которых проводится прогноз.

При наличии временного ряда с неравными промежутками наблюдения периоды t разбиваются на равные отрезки с определением соответствующих значений показателя. При этом важно соблюдение условия ∑ Yi = Yt, где i - число интервалов, на которое разбивается период t.

Рассмотрим ряд динамики объемов продаж предприятия ИП " Агриматко-96" за 2004 - 2005 гг., то есть за 24 месяца (таблица 20), графическое представление которого изображено на рисунке 6.

 

Таблица 20 - Данные об объеме продаж товаров сельскохозяйственного назначения предприятия ИП " Агриматко-96"

Номер месяца	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
Значение Yt, млн. руб.	587, 2	586, 5	899, 8	4906, 3	2119, 2	2143, 8	1528, 0	2120, 9	3397, 5	3139, 4	2655, 5	2311, 8
Номер месяца	13	14	15	16	17	18	19	20	21	22	23	24
Значение Yt, млн. руб.	1235, 7	947, 4	2609, 4	8022, 5	4462, 4	2721, 0	3340, 7	3554, 2	2698, 2	3807, 4	3684, 9	3087, 7

 

На втором этапе для смягчения влияния тенденций прошлых лет на достоверность прогнозной модели и для учета " устаревания" данных проводится экспоненциальное сглаживание уровней временного ряда.

Выбор константы сглаживания λ достаточно произволен, однако в мировой практике обычно используются значения в диапазоне от 0, 1 до 0, 5 (при этом выбор зависит от срока прогноза).

 

 

Рисунок 6 - Ряд динамики продаж сельскохозяйственной продукции за 2004-2005 гг.

 

Экспоненциальная средняя определяется по формуле Р. Брауна:

 

Qt = λ Yt + (1 - λ ) Qt-1, ()

 

Которая может быть интерпретирована, как:

Новый прогноз продаж = λ ∙ последняя продажа +

+ (1 - λ ) ∙ предыдущий прогноз

Для удобства расчетов представим данную формулу в следующем виде:

Qt = Qt-1 + λ (Yt-1 - Qt-1), ()

 

Или:

Новый прогноз продаж =

+предыдущий прогноз + λ ∙ ошибка прогноза

Примем λ = 0, 5, как верхнюю границу интервала наиболее приемлемых значений, чтобы в большей степени учесть наметившуюся тенденцию роста сбыта для товара. Расчет экспоненциальной средней отражен в таблице 21.

 

Таблица 21 - Экспоненциальное выравнивание объемов продаж

Номер месяца	1	2	3	4	5	6	7	8	9
Значение Yt Прогноз Ошибка прогноза	587, 2 586, 9	586, 5 452, 7 133, 8	899, 8	4906, 3	2119, 2	2143, 8	1528, 0	2120, 9	3397, 5
Номер месяца	10	11	12	13	14	15	16	17	18
Значение Yt Прогноз Ошибка прогноза	3139, 4	2655, 5	2311, 8	1235, 7	947, 4	2609, 4	8022, 5	4462, 4	2721, 0
Номер месяца	19	20	21	22	23	24	25
Значение Yt Прогноз Ошибка прогноза	3340, 7	3554, 2	2698, 2	3807, 4	3684, 9	3087, 7

 

На рисунке 7 показан график экспоненциального сглаживания при значении константы сглаживания - 0, 5.

Рисунок 7 - Экспоненциальное сглаживание объемов продаж

 

При прогнозировании объема товарооборота можно воспользоваться прогнозированием путем экстраполяции динамического ряда.

Для экстраполяции криволинейных плавных тенденций можно использовать уравнение гиперболы. Линейная трендовая модель имеет следующий вид:

 

Yt = a + bt,

 

где Yt - спрос на продукцию, млн. руб.;

a и b - параметры уравнения;

t - временной фактор (порядковый номер года).

Чтобы найти параметры a и b, надо решить следующую систему уравнений методом наименьших квадратов:

 

 

Для решения этой системы уравнений составим вспомогательную таблицу 22.

 

Таблица 22 - Вспомогательная таблица для расчета уравнения регрессии

Год	Спрос на продукцию, млн. руб. (y)	T	t2	yt
2001 2002 2003 2004 2005		1 2 3 4 5	1 4 9 16 25
	∑ y=	∑ t = 15	∑ t2= 55	∑ y t=

 

Подставив данные таблицы в систему уравнений, получим:

 

 

Разделив первое и второе уравнение на коэффициенты при параметре а, получим:

 

 

Вычтем из второго уравнения первое и определим параметр b, который равен 658, 8. Затем подставим числовое значение параметра b в первое уравнение и определим параметр а.

 

 

Тогда трендовое уравнение будет иметь вид

 

Yt = 2199, 9 + 658, 8t.

 

Чтобы получить прогноз спроса на планируемый (шестой) год, необходимо в трендовое уравнение подставить порядковый номер планируемого года, то есть шесть. Значит, планируемая величина спроса в 2006 году будет равна 6152, 4 млн. руб. (Y8 = 2199, 9 + 658, 8  6).

⇐ Предыдущая123456Следующая ⇒

Поделиться: