Линейный (объём производства, тонн) Линейный (объём сбыта, тонн)

Рисунок 1 График прогноза объёмов производства и сбыта

На основе рассчитанных программой уравнений прогноза можно рассчитать величину прогнозных значений объемов производства и сбыта.

3 Факторный анализ результатов торгово-закупочной деятельности предприятия

Для того чтобы определить, какие факторы и как повлияли на рост объем сбыта, товарооборота, прибыли и т.п. можно провести факторный анализ.

Для подробного анализа используется три наиболее значимых фактора:

1)изменение объёма реализованных товаров;

2)изменение структуры и ассортимента, реализованной продукции;

3)изменение затрат на 1 рубль реализованных товаров.

Для факторной оценки рассчитаем следующие показатели на конкретном примере:

1.К1 – индекс роста объёма сбыта:

К1 = объём сбыта последующего периода / объём сбыта предыдущего периода

9

К12002/2001=49 563/36 842=1,35; К12003/2002=51 329/49 563=1,04.

2.К2 – индекс роста объёма сбыта по полной себестоимости проданной продукции:

К2=себестоимость проданной продукции последующего периода / себестоимость проданной продукции предыдущего периода.

К22002/2001=35 187/29 409=1,2; К22003/2002=29 396/35 187=0,84.

3. 31 руб. – затраты на 1 руб. реализованной продукции:

31 руб2001=29 409/36 842=0,8;

31 руб2002=35 187/49 563=0,7;

31 руб2003=29 369/51 329=0,6.

На основе проведенных расчетов определим величину изменений товарооборота в зависимости от каждого из этих трех факторов.

Таким образом, за счет роста объёма сбыта прибыль выросла в 2002 г. на

579,6 тыс. руб., в 2003 г. на 38,4 тыс. руб.

Таким образом, постоянные неблагоприятные структурные сдвиги в ассортименте приводят к снижению прибыли. Однако их влияние существенно снизилось: с 248,4 до 192 тыс.рублей

3.∆∏31руб.2002/2001=(31 руб2 31 руб1)*РП2=(0,7 0,8)*49 563= 4 956,3; ∆∏руб2003/2002=(0,6 0,70)*51 329= 5 132,9.

10

Таким образом, если в 2002 году затраты предприятия на 1 рубль реализованной продукции снижали прибыль на 4 956,3 тыс. руб., то в 2003 г. величина снижения возросла и составила 5 132,9 тыс. руб.

4 Корреляционно-регрессионный анализ в коммерческой деятельности

Практика исследования процессов материально-технического снабжения свидетельствует, что существует корреляционная связь между величинами оптового товарооборота и складских запасов, производительностью труда, издержками обращения, себестоимостью переработки 1 т груза и другими.

Для написания зависимости между ними наиболее широкое распространение получили линейные уравнения регрессии:

YX = a + bx,

где b – коэффициент регрессии средние число единиц, на которое увеличится значение y при увеличении значения фактора на единицу его измерения; а – значение результативного признака при нулевом значении х.

Для отыскания параметров уравнения способом наименьших квадратов составляется система нормальных уравнений:

у na b x,

xy a x b x 2

где n – число пар значений х и у.

Суммы ∑x , ∑y, ∑xy, ∑x2 подсчитываются по таблице.

11

Пример 1. Определить влияние фондовооруженности труда Х на изменение производительности труда работников предприятия оптовой торговли, если известны: объем реализации, стоимость основных фондов производственного назначения и численность работающих организации за 10 лет, приводимые в таблице 3.

Решение: для анализа зависимости производительности труда от фондовооруженности рассчитаем эти показатели в соответствии с исходными данными в таблице 3. Параметры уравнения регрессии рассчитаем в таблице 4.

Таблица 3 Исходные данные для анализа производительности труда

Таблица 4 Расчетные данные для корреляционно-регрессионного анализа производительности труда

12

Таблица 5 Расчет параметров уравнения прямой линии регрессии

Подставляем итоговые данные в систему нормальных уравнений:

Из первого уравнения находим:

a = 167,14 479,56b . 10

Подставляем во второе уравнение:

81 303,6 = 479,50 х 167,14 – 479,56 х 479,56b + 233 114,1хb 81 303,6 = 80 153,66 – 229 977,8b + 233 114,1b

1 149,94 = 3 136,32b B = 0,367;

Теоретическая линия связи будет выглядеть следующим образом:

Х= 0,886 + 0,367 х.

Рассчитаем коэффициент корреляции:

Числовое значение r = 0,858 характеризует связь у и х как тесную. С помощью уравнения связи можно оценить значение производительности труда при любом уровне фондовооруженности труда, что служит повышению обоснованности плановых расчетов.

Пример 2. Составить прогноз потребности в услугах производственного характера по нарезке бумажной продукции с помощью регрессионной модели и динамики за ряд прошедших лет, см. таблицу 6

Таблица 6 Прогноз потребности в услугах производственного характера по нарезке бумажной продукции

Для определения прогноза на (t + 1)й год имеем

прогнозируемое значение на (t+1)й год; среднее значение потребности за ряд лет;

b – коэффициент уравнения тренда; T – число лет, взятых для прогноз

t среднее значение порядковых номеров года потребления.

Значение в определяются по формуле