Материал: Повышению эффективности деятельности ООО «Кабельные Системы и Технологии»

Из расчетов можно сделать вывод, что:

1)При покупке алюминиевого кабеля, в его вид входит радиочастотный и компьютерныйкабель. Цена без скидки за 1 тонну кабеля составляет 29000 руб., а с учетом скидки 27405 руб. Таким образом, покупатель за 18 тонн платит 493290руб. Выгода для покупателя составляет 28710 рублей.

2)При покупке кабеля из меди, в его вид входит микрофонный и кабель для системной пожарной и охранной сигнализации. Цена без скидки за 1 тонну кабеля составляет 31900 руб., а с учетом скидки 30145,5 руб. Таким образом, покупатель за 16тонн платит 482328 руб. Выгода для покупателя составляет  28072рублей.

3)При покупке кабеля из железа, в его вид входит кабель видеонаблюдения, монтажный кабель, силовой и силовой контрольный кабель. Цена без скидки за 1 тонну кабеля составляет 37700 руб., а с учетом скидки 35626,5 руб. Таким образом, покупатель за 13 тонн платит 463144,5руб. Выгода для покупателя составляет 26955,5 рублей.

Общая выгода для покупателя составит 83737,50 рублей.

3.Скидка на внесезонную покупку - мера снижения стандартной продажной цены, которая гарантируется покупателю, если он приобретет товары сезонного спроса вне периода года, для которого они предназначены. Конкретно для нас это продажа кабеля в зимний период, организациям занимающимся монтажом  на стройплощадках и  реализующим товары в специализированных магазинах, так как зимний периода это не сезон застроек. Данный вид скидки предоставляется всем покупателям в размере 4%. При покупке более 17 тонн алюминиевого кабеля, более 14 тонн кабеля из меди и более 10 тонн кабеля из железа. Рассмотрим систему скидок в Таблице 3.31.Здесь предусматривается немедленная оплата заказа.

Таблица 3.24 – Номенклатура покупаемого товара

Из расчетов можно сделать вывод, что:

1)При покупке алюминиевого кабеля, в его вид входит радиочастотный и компьютерныйкабель. Цена без скидки за 1 тонну кабеля составляет 29000 руб., а с учетом скидки 27840 руб. Таким образом, покупатель за 17 тонн платит 473280руб. Выгода для покупателя составляет 19720 рублей.

2)При покупке кабеля из меди, в его вид входит микрофонный и кабель для системной пожарной и охранной сигнализации. Цена без скидки за 1 тонну кабеля составляет 31900 руб., а с учетом скидки 30624 руб. Таким образом, покупатель за 14 тонн платит 428736 руб. Выгода для покупателя составляет 17864 рубля.

3)При покупке кабеля из железа, в его вид входит кабель видеонаблюдения, монтажный кабель, силовой и силовой контрольный кабель. Цена без скидки за 1 тонну кабеля составляет 37700 руб., а с учетом скидки 36192 руб. Таким образом, покупатель за10 тонн платит 361920 руб. Выгода для покупателя составляет 15080 рублей.

Общая выгода для покупателей составит 52664 рубля.

Сведем полученные данные по системе скидок в таблицу 3.33.

Таблица 3.25 – Полученные данные по системе скидок цен

Из расчетов данной таблицы можно сделать вывод, что мероприятие по изменению системы скидок повлияло положительно.

Ø  По скидке за объем покупаемого товара выручка составила 1606310 руб.

Ø По специальной скидке с ООО «Спецавтоматика»,  выручка составила 1438762,50 руб.

Ø  По внесезонной скидке с ООО «Монтажсервис», выручка составила 1263936.

Общая выгода для нас составит 1148472, 50 рублей.

3.3Прогноз объема продаж

Прогнозирование — это научное определение вероятных путей и результатов предстоящего развития экономической системы и оценка показателей, характеризующих это развитие в более или менее отдаленном будущем.

Рассмотрим прогнозирование объема продаж, используя метод анализа временных рядов. Этот метод используется  для прогноза объема продаж. 

Прогнозирование на основе анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах продаж могут быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени.

Временной ряд- это ряд наблюдений, проводящихся регулярно через равные промежутки времени: год, неделю, сутки или даже минуты, в зависимости от характера рассматриваемой переменной.

Обычно временной ряд состоит из четырех компонентов:

1)   Тренд — общая долгосрочная тенденция изменения временного ряда, лежащая в основе его динамики.

2)   Сезонная вариация — краткосрочное регулярно повторяющееся колебание значений временного ряда вокруг тренда.

3)   Циклические колебания характеризуют так называемый цикл деловой активности, или экономический цикл, состоящий из экономического подъема, спада, депрессии и оживления. Этот цикл повторяется регулярно.

4)   Остаточная вариация, которая может быть двух видов:

- аномальная вариация - неестественно большое отклонение временного ряда, которое оказывает воздействие на единичное наблюдение;

- случайная вариация - малое отклонение, которое невозможно предвидеть. В долгосрочной перспективе случайные вариации могут с равной вероятностью как снизить, так и увеличить объем продаж.

В следующей таблице будет представлен объем продаж за анализируемый период.

Таблица 3.26 - Объем продаж за анализируемый период, тыс. руб.

Первый этап анализа временных рядов  - построение графика данных (см.рисунок 3.1.)

Рис.3.1-  Объем продаж.

Анализ данных, представленных в графическом виде, показывает два основных момента:

- Существующий тренд: объем продаж имеет, то повышательную, то понижательную тенденцию. А во втором квартале 2011г. достиг отрицательного значения, это связано с уменьшением объема продаж и увеличением себестоимости.

Итак, для того чтобы составить прогноз, сначала необходимо рассчитать тренд, а затем сезонные вариации.

Через точки гистограммы рис.3.1. можно начертить линию повышающего тренда. Однако для этого есть математические методы, позволяющие оценить тренд более объективно и точно.

Если у временного ряда есть сезонная вариация, обычно применяют метод скользящей средней.Традиционным методом прогнозирования будущего значения показателя является усреднение nего прошлых значений.

Математически скользящие средние (служащие оценкой будущего значения спроса) выражаются так :

                                                 Сср. =                                           (3.5)

где Сср. -  скользящая средняя;

 - сумма спроса за предыдущие n – периоды;

n – количество периодов.

Средний объем продаж (тыс. руб.) за первые четыре квартала = (265000+373056+295341+365276)/4= 324780,75

Когда квартал заканчивается, данные об объеме продаж в течение последнего квартала прибавляются к сумме данных за предыдущие три квартала, а данные за самый ранний квартал отбрасываются. Это приводит к сглаживанию краткосрочных нарушений в ряде данных.

Средняя за следующие четыре квартала (тыс. руб.) = (373056+295341+365276+471522)/4= 376411,25

Далее продолжаем расчеты аналогичным образом вплоть до последних четырех кварталов, данные за которые у нас имеются. Расчеты приведены в столбце 3 табл. 3.2.

Первая, рассчитанная средняя показывает средний объем продаж за первый год и находится посередине между данными о продажах за второй и третий кварталы 2010 г. Средняя за следующие четыре квартала разместится между объемом продаж за третий и четвертый кварталы. Таким образом, данные столбца 3 — это тренд скользящих средних.

Но для продолжения анализа временного ряда и расчета сезонной вариации необходимо знать значение тренда точно на то же время, что и исходные данные, поэтому необходимо центрировать полученные скользящие средние, сложив соседние значения и разделив их пополам. Центрированная средняя и есть значение рассчитанного тренда (расчеты представлены в столбцах 4 и 5 таблицы 3.3.). Тренд представлен на рисунке 3.2.

Таблица 3.27Анализ временного ряда

В столбце 6 округляем значения тренда с точностью до одного десятичного знака, так как существует правило: тренд рассчитывается с точностью на один десятичный знак большей, данные исходного временного ряда.

Рис. 3.2 - Динамика объема продаж и линия тренда.

Для составления прогноза продаж на 2, 3 и 4 квартал 2012 г. надо продолжить на графике тренд скользящих средних. Так как процесс сглаживания устранил все колебания вокруг тренда, то сделать это будет не сложно. Распространение тренда показано на рисунке 3.3.

Рис. 3.3 - Прогнозирование тренда

По графику можно определить прогноз для каждого квартала ( табл. 3.4).

Таблица 3.28 -  Прогноз тренда на 2012 г.

Для того чтобы составить реалистичный прогноз продаж на 2, 3 и 4 2012г., необходимо рассмотреть поквартальную динамику объема продаж и рассчитать сезонную вариацию. Если обратиться к данным о продажах за предыдущий период и пренебречь трендом, можно рассмотреть сезонную вариацию более четко. Так как для анализа временного ряда мы используем мультипликативную модель, необходимо разделить каждый показатель объема продаж на величину тренда, по следующей формуле:

                                                                                           (3.6)

гдеММ – мультипликативная модель;

Тр. – тренд;

Св. - сезонная вариация;

Ов. - остаточная вариация;

Vп. - объем продаж.

ММ для 3 кв.2010г.=373056/348918,4=106,91

ММ для 4кв.2010г.=295341/335876=87,93

ММ для 1кв.2011г.=365276/182954=199,89

ММ для 2кв.2011г.=471522/248371,4=189,84

ММ для 3 кв.2011г.=-1131854/-529671=213,69

ММ для 4кв.2011г.=395489/246624,5=160,56

Результаты расчетов представлены в столбце 6 табл. 3.29. Для того чтобы выразить значения показателей в процентах и округлить их до первого десятичного знака, умножаем их на 100.

Теперь будем по очереди брать данные за каждый квартал и устанавливать, на сколько в среднем они больше или меньше значений тренда. Расчеты приведены в табл. 3.29.

Некорректированные данные в табл. 3.29.. содержат как сезонную, так и остаточную вариацию. Интересует только сезонная вариация, поэтому для удаления элемента остаточной вариации необходимо скорректировать средние.

Таблица 3.29 - Расчет средней квартальной вариации