657_Smolovik_G.N._Teorija_menedzhmenta_

Алгоритм построения модели с мультипликативной компонентой во многом схож с предыдущим. В процессе разработки мультипликативной модели также необходимо определить сезонную компоненту. Сезонная компонент будет определяться как отношение фактического объема продаж к центрированной скользящей средней.

Шаг 1 Расчет значений сезонной компоненты

Рис. 4.30. Расчет сезонной компоненты

Далее необходимо рассчитать средние значения сезонной компоненты.

Т.к. значения сезонной компоненты в мультипликативной модели – это доли, а число кварталов равно 4, то сумма сезонных компонент должна быть равна 4. Если это условие не выполняется, то необходимо выполнить корректировку. Например, сумма сезонных компонент = 4,014 Разница между фактическим значением и нормативным делится на 4 и прибав-

ляется к каждой компоненте с противоположным знаком.

91

Рис. 4.31. Расчет скорректированных значений сезонных компонент Результат представлен на рис.4.32.

Рис. 4.32. Результат расчетов На этом расчет сезонных компонент закончен. Переходим к шагу 2.

Шаг 2 Десезонализация данных. Расчет тренда.

92

Прогнозные значения объема продаже (F) рассчитывается путем произведения соответствующего значения сезонной компоненты (S) и трендовых значений

(T). Дальнейший расчет показателей, характеризующих точность прогноза, выполняются аналогично расчетам модели с аддитивной компонентой. Расчеты рекомендуется выполнять в форме таблицы (см. рис.4.35).

Рис. 4.35. Оценка точности прогноза Таким образом, наибольшая точность достигается в случае использования модели с аддитивной компонентой.

4.3.6. Выбор объектов прогнозирования и уровня детализации

Один из наиболее сложных вопросов в области прогнозирования заключается в выборе объекта исследования и уровня детализации. При этом необходимо определить будут ли прогнозироваться обобщающие показатели, характеризующие финансовый результат организации или необходимо составлять прогнозы факторных переменных. Более детальные прогнозы имеют безусловное аналитическое преимущество, однако требуют больших трудовых и финансовых затрат. Для выбора уровня детализации могут быть использованы метод АВС и XYZ-анализа.

Метод АВС-анализа основан на делении определенной совокупности объектов по удельному весу каждой группы, определяемому по тому или иному выбранному показателю. АВС-анализ основан на принципе Парето, который озна-

94

чает, что 20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий - лишь 20% результата.

Число групп при проведении АВС-анализа может быть любым, но наибольшее распространение получило деление рассматриваемой совокупности на три группы: А, В и С (75:20:5), чем и обусловлено название метода (ABCAnalysis).

Группа А включает незначительное число объектов с высоким уровнем удельного веса по выбранному показателю.

Группа В - среднее число объектов со средним уровнем удельного веса по выбранному показателю.

Группа С - большое число объектов с незначительной величиной удельного веса по выбранному показателю.

Экономический смысл применения АВС-анализа в прогнозных исследованиях сводится к сокращению трудоемкости. Необходимо наиболее тщательным образом прогнозировать товары и услуги, относящиеся к группе А. Таким образом может быть достигнут максимальный эффект при минимальных затратах. Алгоритм проведения АВС-анализа может быть представлен в виде следующего алгоритма:

1.Определение цели анализа

2.Определение объектов анализа

3.Определение параметра для дифференциации объектов

4.Сортировка объектов анализа в порядке убывания значения параметра.

5.Деление на группы А, В и С.

Для определения принадлежности выбранного объекта к группе необходимо:

определить долю каждого объекта,

рассчитать кумулятивную долю,

присвоить значения групп выбранным объектам. 6. Интерпретация результатов

Для выделения групп объектов (А, В, С) могут быть использованы различные подходы, наиболее распространенными же являются эмпирический подход и метод касательных. Эмпирический подход заключается в разделении объектов на группы на основе усредненных результатов ранее проведенных исследований, наиболее распространенным является разделение на группы, представленные в таблице 4.9.

95

Табл. 4.9. Разбиение объектов анализа на группы

Наименование Характеристика диапазона группы

Для разбиения на группы также может быть использован метод касательных, предложенный Лукинским В.С. Предполагает выполнение следующие последовательности действий:

Этап 1 – На основе данных таблицы отсортированной по убыванию построим кумулятивную кривую.

Этап 2 – Соединим начало и окончание графика прямой ОZ.

Этап 3 – Проведем касательную к кривой АВС, параллельную прямой ОZ. Точка касания Nразделит группы А и В.

Этап 4 – Теперь соединим точки N и Z и проведем касательную к кривой АВСанализа, параллельную NZ. Точка касания K разделяет группы В и С.

Преимущество метода в его гибкости, простоте и наглядности. Недостатком можно назвать сложность его автоматизации.

Уд. вес результатов, обеспечиваемых объектами

75%

Нарастающий итог доли объектов, %

Рис. 4.36. Графическая иллюстрация метода касательных

96

Одновременно с АВС используется XYZ-анализ. Основная идея XYZ-анализа состоит в группировании объектов по стабильности спроса, оцениваемого коэффициентом вариации.

Коэффициент вариации рассчитывается по формуле4.15, в которой участвуют:

значение параметра по оцениваемому объекту за каждый интервал;

среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа за указанный период;

число интервалов указанного периода.

Вкачестве параметра как правила выступает объем продаж. Результатом XYZ – анализа является группировка товаров по трем категориям, исходя из стабильности их поведения:

категория Х – это группа товаров, характеризующиеся стабильной величиной потребления и высокой степенью прогнозирования. Коэффициент вариации не превышает 10%;

категория Y включает объекты с колебанием продаж от 10 до 25%;

к категории Z относятся объекты с нерегулярным спросом, значение коэффициента вариации по которым превышает 25%.

Объединение результатов АВС и XYZ-анализа позволяет сформировать эффективные решения для каждой типовой группы. Для прогнозирования спроса на товары групп АХ, ВХ и СХ рекомендуется использовать количественные методы. Группы АY, BY, CYхарактеризуются нерегулярным спросом, что обуславливает необходимость использования комбинированных методик прогнозирования, основанных на сочетании математических подходов и интуитивнологического анализа, прогнозирование объектов категорий AZ, BZ, CZцелесообразно применять экспертный подход.

Рассмотрим возможность практической реализации методов АВС, ХYZанализа в среде MS Excel.

Алгоритм реализации методов АВС, ХYZанализа в среде MS Excel 1. Составить таблицу с исходными данными

97

Табл. 4.10. Исходные данные

98

2.Определить суммарный объем продаж за 1 квартал по каждому объекту и общий объем продаж за квартал по всем объектам с помощью функции =СУММ (ссылка)

Рис. 4.37. Расчет суммарного объема продаж

3. Определить долю каждого объекта в общем обороте

Рис. 4.38. Расчет доли в общем обороте

4.Отсортировать таблицу по убыванию по критерию «Доля в общем обороте».Для этого необходимо выделить область таблицы, зайти в раздел «ДАННЫЕ» и выбрать пункт «СОРТИРОВКА».

99

Рис. 4.39. Сортировка данных

5. Расчет кумулятивной доли, т.е. доли в обороте нарастающим итогом:

Рис. 4.40. Расчет кумулятивной доли

6.Для разбиения совокупности данных на группы АВС необходимо создать блок вспомогательных ячеек:

Затем в ячейку Н3 введите формулу:

=ЕСЛИ(G3<$B$74,"A",ЕСЛИ(G3>$B$75,"С","B"))

Формулу необходимо растянуть на весь диапазон ячеек столбца «АВС группа».

Рис. 4.41. Формирование именованных групп

100