2. Анализ спроса на хлеб и хлебобулочные изделия с использованием корреляционно-регрессионого анализа

Основным источником дохода «Хлебозавод» является выручка от реализации хлеба и хлебобулочных изделий. Возможности сбыта регулируются спросом со стороны потребителей. На ХЗ никогда не занимались изучением спроса и маркетинговыми исследованиями. В настоящее время объемы производства хлеба планируются исходя из поступающих ежедневных заявок от потребителей. При таком положении объемы производства и реализации хлеба и хлебобулочных изделий можно спрогнозировать лишь на самые ближайшие дни. Планирование объемов реализации является одним из наиболее важных элементов планирования производственно-хозяйственной деятельности, поскольку от них зависит величина возможной выручки и прибыли. Прибыль предприятия от реализации хлеба определяется путем вычитания от выручки всех затрат, связанных с производством и реализацией этой продукции, а также всех налогов. Реализация хлеба напрямую зависит только от спроса. Поэтому реализация является видимой стороной спроса. Отсюда следует, что для целей планирования необходимо проводить маркетинговые исследования спроса.

Наиболее полно изучить спрос можно путем применения экономико-математического аппарата моделирования, с последующим анализом построенной модели.

Существуют множество методов построения экономико-математических моделей: исследования операций, сетевое планирование и управление, нелинейное и линейное программирование, дисперсионный анализ, метод скользящей средней и другие. Как уже были ранее сказано, существует широкое разнообразие методов моделирования и прогнозирования.

Проанализировав перечисленные методы, было принято решение о том, чтобы в основу прогнозирования включить статистическую модель. Решить задачу моделирования спроса было предложено путем построения регрессионной многофакторной модели. Построив данную модель, можно изучить и проанализировать большинство закономерностей и тенденций развития, которым подчиняется спрос на хлеб и хлебобулочные изделия.

Первоначально была выдвинута гипотеза о том, что на анализируемый показатель (совокупный спрос на хлебопродукцию в натуральном выражении) влияют ряд факторов, среди которых: объемы производства по каждому виду продукции в натуральном выражении, уровень полных затрат на производство, доля крупных потребителей в общем объеме покупателей, количество потребителей, удельный вес хлеба белого в общем объеме реализации, удельный вес хлеба дарницкого в общем объеме реализации, удельный вес батона нарезного в общем объеме реализации. Для построения регрессионной модели были собраны исходные данные по выбранным показателям помесячно за 3 года (с 1999 по 2001 гг.) из следующих источников информации:

- калькуляции полной суммы затрат на производство в целом и отдельно по видам продукции;

- отчеты по реализации продукции потребителям в стоимостном и натуральном выражении;

- производственные листы с информацией об объемах производства хлеба и хлебобулочных изделий в натуральном выражении.

В практике для разработки регрессионных моделей, позволяющих анализировать исследуемый показатель используется встроенная в табличный процессор Microsoft Excel программа «Пакет анализа», содержащая подпрограммы: регрессия, скользящая средняя и проч.

В результате подсчёта можно получить коэффициенты регрессии, которые интерпретируются следующим образом:

1. Увеличение (уменьшение) на 1% удельного веса первого сорта хлеба в общем объеме производимой предприятием продукции повлечет за собой увеличение (уменьшение) совокупного спроса на 225,4 кг/мес.

2. Увеличение (уменьшение) на 1% удельного веса хлеба дарницкого в общем объеме производимой продукции повлечет за собой уменьшение (увеличение) совокупного спроса на 111,6 кг.

3. Спрос на продукцию ХЗ прямо пропорционален количеству потребителей, причем увеличение (уменьшение) количества потребителей на 1% повлечет за собой рост (сокращение) спроса на 346,0 кг..

4. Величина спроса прямо пропорциональна широте ассортимента, причем увеличение (сокращение) количества наименований продукции в ассортименте приведет к росту (сокращению) спроса на 567,5 кг.

5. Коэффициент регрессии между спросом и общей суммой затрат, равный 0,007 свидетельствует о том, что затраты, которые несет предприятие, не влияют на спрос. Это объясняется тем, что данные затраты не показательны, поскольку переменные затраты занимают меньший, по сравнению с постоянными, удельный вес. Эта мысль порождает предположение о том, что структура затрат на производство продукции нерациональна и требует дальнейшего анализа.

Пятифакторная регрессионная модель спроса позволила в ретроспективе изучить спрос на хлеб и хлебобулочную продукцию.

Процесс моделирования носит субъективный характер. Поэтому для прогнозирования спроса, было предложено построение однофакторной регрессионной модели зависимости спроса от времени. Подобные однофакторные модели исключают субъективность в моделировании рыночных систем. Если в пятифакторной модели колебания спроса отражаются в коэффициентах регрессии соответствующих выбранных параметров, то в однофакторной модели все колебания рыночного спроса заключены в коэффициенте регрессии для фактора времени. Однофакторная модель выгодно отличается от многофакторной модели тем, что в коэффициенте регрессии времени заложены все факторы, влияющие на спрос. Основным проигрышем однофакторной модели перед многофакторной является то, что в последней изменения каждого параметра можно отобразить формулой, тогда как однофакторная модель не способна показать все изменения каждого параметра, т.к. сглаживает такие колебания.

Таким образом, для целей изучения спроса за прошлые периоды предлагается использовать многофакторные модели, тогда как для прогнозирования спроса - однофакторные регрессионные модели.