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

     Рассчитаем  коэффициент корреляции ранга выпуска  и ранга рентабельности. Процесс  и результаты расчетов отразим в  следующей таблице.

  Таблица  14

Данные  для расчета коэффициента корреляции

 
 
 
 

                          10*287– 44*55

      r =  = 0,63. 

      Ö (10*254 – 44²)*(10*385 -55²) 

     Построим  график рангов выпуска и рентабельности продукции (рис. 4).

     Сделаем выводы по второму этапу принятия решения:

     Изделие А характеризовалось рангом рентабельности – 1, рангом объема выпуска – 10. Слабая возможность повышения цены и невозможность снижения себестоимости не позволяют повысить рентабельность. В данном случае целесообразнее сократить производство данного изделия и передать имеющиеся мощности под производство другого изделия. Таким образом, рекомендуется соотношение параметров: рентабельность – 1, объем выпуска – 1.

     Изделие Б характеризовалось рангом рентабельности – 4, рангом объема выпуска – 3. Рекомендуется  соотношение параметров: рентабельность – 4, объем выпуска – 4.

     Изделие В характеризовалось рангом рентабельности – 9, рангом объема выпуска – 5. Рекомендуется соотношение параметров: рентабельность – 9, объем выпуска – 9.

     Изделие Г характеризовалось рангом рентабельности – 5, рангом объема выпуска – 9. Рекомендуется  соотношение параметров: рентабельность – 5, объем выпуска – 5.

     Изделие Д характеризовалось рангом рентабельности – 2, рангом объема выпуска – 4. Необходимо понизить ранг объема выпуска. Рекомендуется  соотношение параметров: рентабельность – 2, объем выпуска – 2.

     Изделие Е характеризовалось рангом рентабельности – 7, рангом объема выпуска – 2. Рекомендуется  соотношение параметров: рентабельность –7, объем выпуска – 3.

     Изделие Ж характеризовалось рангом рентабельности – 10, рангом объема выпуска – 1. При  условии, что у данного изделия рентабельность имеет максимальный ранг, необходимо использовать все возможности для увеличения объема выпуска. Возможности производственных мощностей не покрывают возможностей расширения рынка сбыта. Таким образом, рекомендуется соотношение параметров: рентабельность – 10, объем выпуска – 3.

     Изделие З характеризовалось рангом рентабельности – 8, рангом объема выпуска – 7. Целесообразнее всего в данном случае увеличить  объем выпуска, приведя его ранг в соответствие с рангом рентабельности. Таким образом, рекомендуется соотношение параметров: рентабельность – 8, объем выпуска – 8.

     Изделие И характеризовалось рангом рентабельности – 6, рангов объема выпуска – 8. В  данном случае необходимо увеличить  рентабельность. Рекомендуется соотношение  параметров: рентабельность – 6, объем выпуска – 6.

     Изделие К характеризовалось рангом рентабельности – 3, рангом объема выпуска – 6. Необходимо сократить объемы выпуска данного  изделия и передать имеющиеся  мощности под производство другого  изделия. Таким образом, рекомендуется соотношение параметров: рентабельность –3, объем выпуска – 3.

     Сравнив коэффициенты корреляции исходной и  предлагаемой структуры ассортимента, приходим к выводу, что приведение к соответствию рангов рентабельности и объема выпуска позволило установить положительную зависимость между этими показателями. 
 
 
 
 
 
 
 

3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ  ОБЪЕМОВ ПРОДАЖ ИЗДЕЛИЯ ВЫБРАННОЙ  АССОРТИМЕНТНОЙ ПОЗИЦИИ

     На  основании анализа, описанного выше, были выбраны несколько перспективных  ассортиментных позиций, для каждого из которых необходимо построить прогностическую модель объёма 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 – адаптивная или мультипликативная, более точно отражает реальное развитие системы. Поэтому аналитикам необходимо проверить корректность прогнозов, построенных как на основании адаптивной, так и мультипликативной моделей.

     Оформим имеющиеся данные в виде следующей таблицы:

Таблица 12

Количество  продукции, реализованной в течение  последних 13 кварталов

 

     Как было указано выше, прогностическая  модель формируется как с аддитивной, так и с мультипликативной компонентой. Первой формируется прогностическая модель с аддитивной компонентой, то есть модель, в которой вариация значений переменной во времени наилучшим образом описывается через сложение отдельных компонент. В более упрощенном виде модель фактических значений можно представить следующим образом:

     Фактическое значение = Трендовое значение + Сезонная вариация + Ошибка.

     Рассчитаем  сезонную компоненту. Для этого необходимо выполнить несколько этапов расчетов.

1. Определим скользящую среднюю для каждых четырех кварталов.
2. Для соотнесения временного промежутка полученной скользящей средней и фактических значений рассчитаем центрированную скользящую среднюю.
3. Поскольку скользящая средняя за 4 квартала не содержит сезонной компоненты, то центрированная скользящая средняя также ее не содержит. Вычитая из фактических значений центрированную скользящую среднюю, произведем оценку сезонной компоненты. Результаты проводимых расчетов отразим в следующей таблице.

 
 
 
 
 
 

Таблица 15

Оценка сезонной компоненты

 

     Рассчитаем  средние значения сезонной компоненты. Для этого необходимо найти значения среднее значение сезонных оценок для  каждого сезона года и скорректировать  их, увеличивая или уменьшая их на одно и тоже число таким образом, чтобы  их сумма была равна нулю. Результаты расчетов занесем в следующую таблицу.

Таблица 16

Расчет  средних значений сезонной компоненты

 

Десезонализируем  данные при расчете тренда. На этом этапе происходит вычитание соответствующих значений сезонной компоненты из фактических значений объема реализации за каждый квартал, что позволяет убрать из фактических значений сезонную компоненту. Результаты расчетов оформим в следующую таблицу.

Таблица 17

Расчет  десезонализированности данных