Прибуток › Витрат

Отже, дане впровадження по удосконаленню збутової політики є ефективним і прибутковим. Економічний ефект від даного впровадження є позитивним, так як наш прибуток перевищує витрати.

Метою удосконалення збутової політики підприємства є збільшення прибутку. Виходячи із цього, пропонується збільшити обсяги реалізації продукції шляхом впровадження реклами біля місць продажу виробів ПП «Багіра СВ». Реклама буде містити такий текст: «Придбайте будь-який солодкий продукт і отримайте в подарунок солодке печиво з надувною кулькою». Ця реклама збільшить обсяги продаж, так як буде ще більше привертати до себе увагу як і відпочиваючих у парку так і просто мимо приходящих громадян. Разом з тим реклама дасть про себе знати більш ширшому колу населення, і тепер ті хто жодного разу не купували дану продукцію будуть мати можливість зрівняти її з конкурентами.

Витрати на рекламу будуть становити:

1. придбання двох афіш з надписом (1500)

2. витрати на виготовлення додаткового (подарункового) печива, а саме:

- цукор - 20кг(за ціною 4,7грн)

- маргарин – 5кг (за ціною 5,3)

- яйця – 30шт (за ціною 5 грн за 10 )

3. упаковка – 265грн

4. надувні кульки -50шт(0,50коп)

Витрати на виготовлення печива складуть:

Вп = Ц* Кл (3.12)

де, Ц- ціна виробу;

Кл- кількість проданих одиниць.

Вп = 20*4,7+5*2,3+30*5=135,5грн

Загальна сума понесених витрат за місяць складе:

В = 1000 + 135,5 + 265 + 50 =1450,5грн

Дана акція буде тривати місяць, і планується збільшити прибуток на 15%. Визначимо прибуток від впровадження додаткових продаж, а саме від суми 13250,5грн, так як реклама буде додатковим стимулом до покупки продукції.

Додатковий прибуток від реклами складе:

13250,5 *15 /100 = 1987,57грн

Тоді загальний прибуток складе: 13250,5+1987,57=15238,07грн

Економічний ефект від впровадження реклами складе:

Еф = Пр – В (3.13)

де, Пр – прибуток;

В - витрати

Еф = 1987,57 – 1450,5= 537,07 грн

Прибуток › Витрат

Отже, економічний ефект від впровадження реклами є прибутковим для підприємства. Саме реклама буде стимулювати громадян до покупки, і дасть знати про вироби підприємства ширшому колу населення.

3.4. Використання сучасних інформаційних технологій при прогнозуванні обсягів збуту продукції

В економічному і соціальному прогнозуванні широко використовуються різні моделі. Модель є одним з найважливіших інструментів економічного прогнозування досліджуваного процесу. Змістом процесу моделювання є конструювання моделі на основі попереднього вивчення об'єкта або процесу, виділення його характеристик чи ознак, теоретичний і експериментальний аналіз моделі, співставлення результатів моделювання з фактичними даними про об'єкт чи процес, коректування й уточнення моделі.

Засобом вивчення закономірностей розвитку економіки, соціальних процесів є економіко-математична модель. Вона являє собою систему формалізованих співвідношень, які описують основні взаємозв'язки елементів, що утворюють економічну систему.

Моделювання господарської діяльності підприємства як об'єкта дослідження передбачає розробку певних економіко-математичних моделей для найбільш повного і достовірного відображення процесу функціонування як суб'єкта господарювання в цілому, так і окремих його структурних підрозділів. Щодо системи управління підприємством, то реалізація найважливіших її функцій може бути формалізована через показники планування, нормування, обліку, контролю та економічного аналізу ресурсів (трудових, матеріальних, засобів виробництва), які споживаються, для одержання певних фінансових результатів. У свою чергу, загальна модель реалізації функціональної підсистеми економічного аналізу полягає в перетворенні економічної інформації в аналітичну, яка має бути використана для прийняття відповідних науково обґрунтованих управлінських рішень. Процес такого роду перетворення передбачає розв'язання комплексу стандартних аналітичних завдань за певними аспектами економічної діяльності: характер використання виробничих ресурсів, собівартість товарної продукції, фінансовий стан підприємства.

Ці завдання розв'язують для визначення напрямків підвищення ефективності виробництва на підприємстві, підготовки проектів відповідних управлінських рішень. Розв'язання конкретного завдання аналітичного дослідження передбачає використання відповідної економіко-математичної моделі.

Загальний порядок (послідовність) розробки імітаційної моделі включає виконання таких робіт:

1) визначення змісту господарського завдання;

2) збирання і систематизація необхідної інформації;

3) побудова імітаційної моделі;

4) перевірка функціонування моделі;

5) уточнення моделі;

6) використання моделі для розв'язання завдання.

У процесі розробки моделі можливі певні зміни відповідно до конкретних обставин, сезонних і циклічних коливань тощо. Характер досліджень, що виконуються за допомогою моделювання, є суто імовірнісним.

Глибоке реформування економіки України пов'язане із використанням нових прогресивних засобів децентралізованої обробки економічної інформації на основі запровадження сучасних персональних ЕОМ та їхніх локальних мереж, автоматизованих робочих місць управлінського персоналу.

Важливим заходом щодо реалізації такого процесу необхідно вважати автоматизацію розрахунків за допомогою комп'ютерної техніки. Для належної підтримки процесу розв'язування завдань передбачається широке використання наборів пакетів для математичних розрахунків і моделювання. Ефективний автоматизований процес розв'язання аналітичних завдань передбачає оптимальний варіант поєднання трьох найважливіших його елементів:

1. економічної інформації;

2. формалізованої постановки завдання;

3. математичної моделі розв'язання завдання.

Зв'язки між явищами поділяють на функціональні та стохастичні. При функціональному зв'язку кожному можливому значенню факторної ознаки X відповідає чітко визначене значення результативної ознаки Y. При стохастичному зв'язку кожному значенню ознаки х відповідає певна множина ознаки Y, які варіюють і утворюють ряд розподілу, який називається умовним. Стохастичний зв'язок проявляється зміною умовних розподілів навести залежність між рівнем кваліфікації та продуктивністю праці.

Різновидом стохастичного зв'язку є кореляційний зв'язок, коли зі зміною факторної ознаки змінюється середнє значення результативної ознаки.

Коефіцієнт кореляції — безрозмірна статистична характеристика, яка описує ступінь щільності лінійної залежності між випадковими величинами X, Y і змінюється в межах від —1 до 1, причому, якщо r[X, Y] > 0, то з деякою надійністю можна вважати, що між випадковими величинами (показником і фактором) існує пряма залежність, тобто зміна фактора в одному напрямку (збільшення, зменшення) викликає зміну показника в тому ж напрямку. Якщо r[X, Y] < 0 , то з деякою надійністю можна вважати, що між випадковими величинами існує обернена залежність — зміна фактора в одному напрямку (збільшення, зменшення) викликає зміну показника у протилежному напрямку (зменшення, збільшення).

Коефіцієнт кореляції можна знаходити за формулою:

(3.14)

де K [x, y] - кореляційний момент;

σ [X] - середнє квадратичне відхилення випадкової величини X (фактора),

[Y] - середнє квадратичне відхилення випадкової величини Y (показника).

Кореляційний момент - статистична характеристика, яка описує не лише щільність зв'язку між випадковими вели­чинами X і Y , а й їх розсіяння, і має розмірність добутку розмірностей цих випадкових величин:

3.15)

Враховуючи формулу для кореляційного моменту і середніх квадратичних відхилень, формулу для коефіцієнта кореляції можна записати у вигляді:

(3.16)

Крім наведеної вище формули визначення коефіцієнта кореляції можна користуватися такою формулою:

(3.17)

Вибірковий коефіцієнт кореляції, здобутий за вибірковими даними, є точковою оцінкою коефіцієнта кореляції, і в свою чергу, є випадковою величиною, яка залежить від вибірки. Тому доцільно робити перевірку гіпотези про відсутність кореляційного зв'язку між випадковими величинами Х та У.

Перевіряється нульова гіпотеза H₀: r[X, Y]=0 i альтернативна H₁: r[X, Y]≠0. Якщо випадкові величини x i y розподілені за нормальним законом, то обчислюється t-статистика за формулою:

(3.18)

Ця формула має розподіл Ст’юдента з k = n - 2 ступенями волі. Для заданої ймовірності р і ступенів волі k знаходиться табличне значення t_pk -статистики. Якщо |t| ≥ t_pk , то із заданою надійністю р приймається гіпотеза Н₁ про наявність кореляційного зв'язку між випадковими величинами x та y (фактором і показником).

Якщо |t| < t_pk то приймається гіпотеза H₀: r[X, Y]=0. В цьому випадку можна говорити, що з надійністю р кореляційний зв'язок між випадковими величинами X, Y відсутній.

Кореляція являє собою міру залежності змінних. Найбільш відома кореляція Пірсона. Коефіцієнти кореляції змінюються в межах від -1.00 до +1.00. Значення -1.00 означає, що змінні мають строгу негативну кореляцію. Значення +1.00 означає, що змінні мають строгу позитивну кореляцію. Значення 0.00 означає відсутність кореляції.

Коефіцієнт кореляції Пірсона (r) являє собою міру лінійної залежності двох змінних. Якщо звести його в квадрат, то отримане значення коефіцієнта детермінації r², представляє частку варіації, загальну для двох змінних (іншими словами, "ступінь" залежності чи зв'язаності двох змінних). Щоб оцінити залежність між змінними, потрібно знати як "величину" кореляції, так і її значимість.

Рівень значимості, обчислений для кожної кореляції, являє собою головне джерело інформації про надійність кореляції. Значимість визначеного коефіцієнта кореляції залежить від обсягу вибірок. Критерій значимості ґрунтується на припущенні, що розподіл залишків (тобто відхилень спостережень від регресійної прямої) для залежної змінної Y є нормальним (з постійною дисперсією для всіх значень незалежної змінної X).

Статистична значимість перевіряється за допомогою нульової гіпотези, що констатує, що для сукупності коефіцієнт кореляції дорівнює нулю. Якщо нульова гіпотеза відкидається, це означає, що коефіцієнт кореляції для вибірки є значимим і його значенням для сукупності не буде дорівнювати нулю. Якщо коефіцієнт кореляції виявився статистично значимим визначається сила зв'язку. (табл.3.3.).

Таблиця 3.3.