Мегаобучалка Главная | О нас | Обратная связь

Расчет и построение кумулятивной кривой прибыльно-сти товаров





 

Кумулятивная кривая (диаграмма Парето) строится по вектору накопленной прибыли от продажи товаров, рассчитываемому по-сле ранжирования (в %) по формуле

k

Wk =∑K j

 

j =1

 

для всех k=1,2,…. N.

 

Результаты сортировки и расчета кумулятивного ряда пред-ставляются в форме табл.2.

 

Таблица 2. Расчетная форма для деления товаров на группы

 

    Товар       Продажи по месяцам   Si Kj, Wk    
                                     
          Q1j   Q2j   Q3j   Q4j   Q5j   Q6j   Q7j     %      
                                               
    Т21                                        
                                               
    Т12                                        
    ….   ….   ….   ….   ….   ….   ….   ….   ….   ….    
                         
    Т2                                      
                                     
                                               
                              Сумма:   ∑=      
                                               

 



3.5. Деление товаров на категории и определение доли товаров группы А

 

Деление товаров на категории выполняется аналитически и графически. Аналитический расчет заключается в следующем.

 

1) Все товары с прибыльностью выше средней относятся к катего-рии А. То есть, по табл.2 все товары с Kj ≥ Kср следует отнести к категории А и по той же таблице найти долю этой группы в об-щей прибыли WA.

 

2) Подсчитывается количество товаров группы А - NA и соответст-вующая этой группе товаров прибыль в % по кумулятивному ряду WA. С учетом этих данных находится средняя прибыль по оставшейся номенклатуре товаров


 


KBС =100WA .

N N A

 

3) К группе товаров категории В следует отнести те товары, для которых выполняется правило

Kср > Kj ≥ KBС .

 

Остальные товары составляют группу С.

Для графического способа деления товаров на группы АВС необходимо средствами Excel построить график накопленной при-были (кумулятивная кривая) W(k), соединив точки плавной вы-пуклой кривой (рис.1). Затем нужно соединить прямой линией на-чальную и конечную точки (0-N). Касательная к выпуклой кривой накопленной прибыли W(k), параллельная прямой (0-N), отсекает слева от точки касания группу товаров категории А. Если далее со-единить прямой точку касания с конечной точкой и провести па-раллельно ей новую касательную к кумулятивной кривой прибы-ли, то новая точка касания разделит оставшиеся товары на группы В (слева)и С (справа).

 

Рис.1. Диаграмма Парето: АВС анализ номенклатуры товаров


 

 


3.6. Расчет бюджета товаров группы А

 

Бюджет товаров группы А (наиболее прибыльные товары) определяется через заданный в исходных данных общий бюджет В0 в условных единицах(см.табл.П4)по формуле

BA = γ AB0 1000 , ( 5)  
 
       

где γА – доля затрат в %, приходящаяся на группу товаров катего-рии А. Эта доля находится из табл.2 по формуле

γ A = SA 100 , ( 6)  
N  
         
      S j      

j =1

в которой SA – это суммарные затраты на товары группы А по табл.2.

Примечание: бюджет ВA в формуле(5)умножается на1000,так как в табл.П4 общий бюджет задан в тыс.ед.

Все последующие расчеты выполняются только для товаров группы А!

 

 

4. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОДАЖ ТОВАРОВ ГРУППЫ А

 

Прогнозирование продаж выполняется для всех товаров группы А и осуществляется по временным рядам Qi (i=1,2,.. n) табл.2 (в данном случае n=7). Горизонт прогнозирования t и до-верительная вероятность прогноза β входят в состав исходных данных, выбираемых из табл.П4. Для прогнозирования использу-ется линейная модель тренда с доверительными границами для за-висимой переменной Q.

 

4.1. Расчет коэффициентов линейной модели тренда для товаров группы А

 

Параметры модели прогнозирования

Q = a + b·t ( 7)

определяются методом наименьших квадратов (МНК). Для их рас-чета можно применить разные способы.

 

Первый, самый простой, заключается в формировании в среде Excel точечного графика Q(t) с последующим построением линии


 

 


тренда (выделить мышью график и нажать правую кнопку ). Второй способ состоит в использовании встроенных функций

Excel (табл.3).

 

Таблица 3 Встроенные функции Excel, используемые для прогнозирования

Параметры Обозначение Функция  
       
Среднее значение tср =СРЗНАЧ(t)  
аргумента t (мес.)      
Коэффициент r =КОРРЕЛ(Q,t)  
корреляции      
Коэффициенты a =ОТРЕЗОК(Q,t)  
линейной модели      
b =НАКЛОН(Q,t)  
тренда  
     
Статистика Стьюдента =СТЬЮДРАСПОБР(β,n-2)  
       

 

Третий, наиболее информативный, способ заключается в ис-пользовании инструмента РЕГРЕССИЯ в Excel-расширении АНАЛИЗ ДАННЫХ (рис.2). Перечень и интерпретация необходи-мых для дальнейших расчетов данных из листинга регрессионно-го анализа (табл.5) приведен в табл.4.

 

 

Рис.2. Интерфейс инструмента «Регрессия»: Y – зависимая пере-менная (Q); X – независимая переменная (t).


 


Таблица 4 Используемые для расчетов данные регрессионного анализа

Текст в листинге   Обозначение   Параметры  
                   
Стандартная ошибка   σ0   Стандартная ошибка мо-  
          дели          
Множественный R   r   Коэффициент корреляции  
                   
Коэффициенты:   a   Коэффициенты линейной  
Y-пересечение       модели тренда        
Коэффициенты:   b              
Переменная Х1                  
Стандартная ошибка:   σa   Стандартные ошибки ко-  
Y-пересечение       эффициентов модели  
Стандартная ошибка:   σb              
Переменная Х1                  
                     
              Таблица 5  
Пример листинга регрессионного анализа в Excel  
ВЫВОД ИТОГОВ                    
Регрессионная статистика              
Множественный R   0.947587188              
R-квадрат   0.897921478              
Нормированный R-квадрат   0.877505774              
Стандартная ошибка   6.155137227              
Наблюдения                
Дисперсионный анализ                    
      df   SS MS   F    
Регрессия   1666.285714 1666.285714   43.9819005    
Остаток   189.4285714 37.88571429        
Итого   1855.714286          
                   
  Коэффициенты Стандартная t-статистика   P-    
  ошибка   Значение    
Y-пересечение   145.7142857 5.202040416 28.01098686   1.0858E-06    
Переменная X 1   7.714285714 1.163211599 6.631885136   0.0011742    

 

 





Читайте также:


Рекомендуемые страницы:


Читайте также:
Как вы ведете себя при стрессе?: Вы можете самостоятельно управлять стрессом! Каждый из нас имеет право и возможность уменьшить его воздействие на нас...
Как выбрать специалиста по управлению гостиницей: Понятно, что управление гостиницей невозможно без специальных знаний. Соответственно, важна квалификация...
Почему двоичная система счисления так распространена?: Каждая цифра должна быть как-то представлена на физическом носителе...

©2015-2020 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (1335)

Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку...

Система поиска информации

Мобильная версия сайта

Удобная навигация

Нет шокирующей рекламы



(0.009 сек.)